红外光与可见光融合都有什么算法

红外光与可见光融合的算法有以下几种：

1. 基于图像融合的可视化方法：该方法将红外图像与可见光图像进行融合，生成一个可见光图像。这种方法适用于需要重点关注可见光信息的情况。

2. 基于图像增强的融合算法：该方法将红外图像和可见光图像进行增强，然后将它们进行融合。这种方法适用于需要提高图像质量和增强图像细节的情况。

3. 基于多尺度分解的融合算法：该方法将图像分解成多个尺度，然后对每个尺度进行融合。这种方法可以提高图像的细节和对比度。

4. 基于深度学习的融合算法：该方法使用深度学习模型对红外图像和可见光图像进行融合。这种方法可以提高融合效果，并且可以自动学习融合参数。

5. 基于模型的融合算法：该方法使用物理模型对红外图像和可见光图像进行融合。这种方法可以提高融合效果，并且可以考虑到图像的物理特性。

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红外与可见光图像融合算法

红外与可见光图像融合算法是将红外图像和可见光图像进行融合，以提高图像的质量和信息量。常见的融合算法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。其中，像素级融合是将两幅图像的像素进行加权平均，得到一幅新的融合图像；特征级融合是将两幅图像的特征进行融合，得到一幅新的融合特征图像；决策级融合是将两幅图像的决红外与可见光图像融合算法是将红外图像和可见光图像进行融合，以提高图像的质量和信息量。常见的融合算法包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等。其中，像素级融合是将两幅图像的像素进行加

红外和可见光图像融合算法

红外和可见光图像融合算法有很多种。其中一种是基于拉普拉斯金字塔的融合方法（LP），这种方法通过构建金字塔结构对红外和可见光图像进行分解，然后在不同分辨率上进行融合。另一种方法是基于低通金字塔融合方法（RP），它使用低通滤波器对红外和可见光图像进行滤波，然后将两个滤波后的图像进行融合。还有一种方法是基于像素和区域的复小波图像融合（DTCWT），它将红外和可见光图像转换为复小波域，然后在像素级和区域级上进行融合。另外，还有基于小波变换的融合（Wavelet）、基于曲线波变换的图像融合（CVT）、基于非下采样轮廓波的图像融合（NSCT）等方法。

此外，还有一种名为FusionGAN的算法，它将红外和可见光图像串联作为输入，经过一系列卷积操作生成融合结果。为了保持更多可见光图像中的背景信息，该方法将融合图像和可见光图像作为鉴别器的输入，通过拟合可见光图像数据分布来提升融合效果。这些算法各有特点，可以根据具体需求选择合适的算法进行红外和可见光图像融合。