自编码器图像融合（AE）

自编码器图像融合（AE）是一种人工智能方法，用于将多模态图像融合在一起。自编码器（AE）是一种无监督学习算法，它可以从输入数据中学习到一种表示，并尝试重构输入数据。在图像融合中，自编码器可以学习到多个输入图像的共享表示，并使用该表示来生成融合后的图像。

引用中提到的自编码器是一种常用的人工智能方法之一，用于多模态图像融合。这种方法可以应用于不同类型的图像融合任务，例如红外和可见光图像的融合、医学图像的融合、全色、多光谱、高光谱图像融合等。

自编码器通过学习输入数据的特征，可以生成具有高质量的融合图像。它使用编码器将输入图像转换为低维表示，然后使用解码器将低维表示转换回原始图像。在这个过程中，自编码器尝试最小化输入图像与重构图像之间的差异，以实现对输入数据的有效表示和重构。

自编码器图像融合方法的优点是可以自动从数据中学习到适合融合任务的特征表示，无需依赖手工设计的特征提取算法。它可以提供高质量的融合图像，并且可以适应不同类型的图像融合任务。

总而言之，自编码器图像融合是一种基于自动学习的方法，用于将多模态图像融合在一起，可以应用于各种图像融合任务中。