图像融合技术

资 源 简 介

图像融合技术

详 情 说 明

图像融合技术是一种将来自不同传感器或模态的图像信息整合成单一复合图像的技术。在可见光图像与红外图像的融合场景中，这项技术能充分发挥两种成像方式的优势。

可见光图像包含丰富的纹理和色彩信息，但在低光照条件下表现较差；而红外图像通过热辐射成像，不受光照影响，可突出温差目标但缺乏细节。融合算法的核心在于：

多模态特征提取 通过卷积神经网络或传统多尺度分解（如小波变换）分别提取可见光图像的纹理特征和红外图像的热辐射特征。

权重分配与融合规则 对两类特征进行自适应加权，例如在黑暗区域强化红外特征，在明亮区域保留可见光细节。深度学习方法可端到端学习最优融合策略。

应用场景扩展 融合结果在安防监控（夜间目标识别）、医疗诊断（多模态影像分析）及军事领域（全天候侦察）中具有重要价值。

当前挑战包括实时性优化、跨模态特征对齐，以及评估标准的统一化。未来趋势可能结合Transformer等架构提升长程依赖建模能力。