红外图像与可见光图片融合

资 源 简 介

红外图像与可见光图片融合

详 情 说 明

红外图像与可见光图片融合是一种在计算机视觉和图像处理领域广泛应用的技术，它结合了两种不同模态图像的优势，以生成更丰富、更具信息量的结果。红外图像能够捕捉到物体发射的热辐射，在低光照或恶劣天气条件下依然有效，而可见光图片则提供高分辨率的纹理和色彩细节。

图像融合技术通常包括以下几个关键步骤：首先，对红外和可见光图像进行预处理，如配准、去噪或增强，确保两幅图像在空间上对齐且质量一致。随后，采用合适的融合算法（如基于变换域的方法、深度学习模型或加权平均）提取并整合两者的关键特征。最终生成的融合图像既保留了红外图像的热辐射信息，又融合了可见光图像的细节表现，适用于军事侦察、安防监控、医学诊断和自动驾驶等多种场景。

该技术的核心挑战在于如何平衡红外和可见光信息的比重，避免某一模态的信息被过度压制或失真。近年来，随着深度学习的发展，基于神经网络的融合方法展现出了更高的自适应性和融合效果，成为研究热点之一。