用python写一个损失函数 输入一张红外图片和一张可见光图片，输出为融合图片。保证融合图片细节特征和可见光图像一致

好的，以下是一个使用 Python 实现的损失函数，可以输入一张红外图片和一张可见光图片，输出为融合图片，并保证融合图片细节特征和可见光图像一致。这个损失函数使用了 TensorFlow 框架来实现：

import tensorflow as tf
import numpy as np

def loss_function(infrared, visible, fusion, alpha=0.5, beta=0.5):
    # 计算 SSIM 损失
    ssim_loss = 1 - tf.image.ssim(fusion, visible, max_val=1.0)
    # 计算可见光图像的 MSE 损失
    visible_mse_loss = tf.reduce_mean(tf.square(fusion - visible))
    # 计算红外图像的 MSE 损失
    infrared_mse_loss = tf.reduce_mean(tf.square(fusion - infrared))
    # 组合三种损失
    total_loss = alpha * ssim_loss + (1 - alpha) * visible_mse_loss + beta * infrared_mse_loss
    return total_loss

这个损失函数的输入包括三张图片：红外图片、可见光图片和融合图片。其中，`alpha` 和 `beta` 是权重系数，分别用于平衡可见光图像和红外图像的贡献。`tf.image.ssim` 是 TensorFlow 内置的计算 SSIM 损失的函数。最终输出的是总损失，可以通过梯度下降等方式进行优化。