红外与微光图像融合程序

由于红外图像和微光图像具有不同的物理特性和成像机制，因此它们在不同的光照条件下能够提供不同的信息。因此，将红外图像和微光图像融合起来可以提高图像的质量和信息含量。以下是一些常用的红外与微光图像融合程序：

1. 基于小波变换的融合方法：该方法将红外图像和微光图像分别进行小波变换，然后分别对其高频部分和低频部分进行加权融合，最后通过逆小波变换得到融合图像。

2. 基于多分辨率分析的融合方法：该方法将红外图像和微光图像分别进行多分辨率分析，然后通过选择不同分辨率下的图像信息进行融合，最后得到融合图像。

3. 基于像素级融合的方法：该方法将红外图像和微光图像的像素进行加权融合，其中权值可根据具体应用场景进行调整，最后得到融合图像。

4. 基于深度学习的融合方法：该方法利用卷积神经网络等深度学习技术对红外图像和微光图像进行特征提取和融合，最后得到融合图像。

这些融合方法各有优缺点，可根据具体应用场景选择适合的方法。