国外牛人写的可见与红外的图像融合算法

资 源 简 介

国外牛人写的可见与红外的图像融合算法

详 情 说 明

图像融合技术将来自不同传感器（如可见光与红外）的信息整合为单一的高质量图像，广泛应用于军事侦察、医学成像和安防监控等领域。国外学者开发的这套MATLAB工具包集成了当前主流的融合算法，为研究者提供了高效的实验平台。

核心算法通常分为三类： 基于多尺度分解的方法（如金字塔变换、小波变换）通过分解-融合-重建流程保留不同频段的特征； 基于稀疏表示的方法利用字典学习突出显著特征； 深度学习方法则采用卷积神经网络自动学习融合规则。

该工具包的优势在于实现了算法模块化，用户可通过参数对比不同方法在细节增强、热辐射保留等方面的效果。例如在夜间监控场景中，可见光图像提供纹理细节，红外图像捕捉温度信息，融合结果能同时显示环境结构和热目标。

这类开源项目显著降低了研究门槛，但需要注意不同算法对配准精度的敏感性，以及实时性需求下的计算优化。未来方向可能涉及轻量化网络设计与跨模态特征对齐技术的改进。