融合红外图像与可见光图像，提高图像质量

资 源 简 介

融合红外图像与可见光图像，提高图像质量

详 情 说 明

红外图像与可见光图像的融合技术是计算机视觉领域的重要研究方向，它通过结合两种图像的优势来提升整体图像质量。红外图像能够捕捉热辐射信息，适用于低光照或恶劣天气条件下的目标检测，而可见光图像则提供丰富的纹理和色彩细节。

在融合过程中，常见的思路包括基于多尺度分解的方法和深度学习技术。多尺度分解将图像分解为不同频率的层次，分别对低频和高频信息采用加权或选择策略进行融合。例如，低频部分可以保留红外图像的热特征，高频部分则侧重可见光图像的边缘细节。

深度学习模型如卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）也被广泛应用于图像融合任务。这类方法通过端到端训练自动学习最优融合规则，能够自适应地平衡红外与可见光的特征表达。

融合后的图像不仅具有更高的信息量，还能显著提升后续目标识别、监控分析等应用的准确性。这一技术的挑战在于如何避免信息丢失或伪影，同时保持自然视觉效果。