红外与可见光图像融合实验内容

红外与可见光图像融合实验的内容包括以下几个方面：

1. 数据采集：首先需要采集红外图像和可见光图像，可以使用红外相机和可见光相机进行采集，或者使用红外传感器和可见光传感器进行采集。

2. 图像预处理：红外图像和可见光图像具有不同的灰度范围和对比度，需要进行预处理，以便后续处理。例如，可以对可见光图像进行直方图均衡化，对红外图像进行归一化等处理。

3. 图像融合算法选择：红外与可见光图像融合的算法有很多种，例如基于小波变换的融合算法、基于主成分分析的融合算法、基于模糊集的融合算法等。根据实际需求和图像特点选择合适的算法。

4. 图像融合：根据选择的融合算法，对红外图像和可见光图像进行融合，得到一幅同时具有红外信息和可见光信息的图像。

5. 图像后处理：对融合后的图像进行后处理，例如去噪、锐化、色彩增强等，以提高图像的质量和信息量。

6. 实验结果评估：对融合后的图像进行评估，例如评估图像的清晰度、对比度、信息量等，以评估融合算法的效果。

总之，红外与可见光图像融合实验的内容涉及到图像采集、预处理、融合算法选择、图像融合、图像后处理和实验结果评估等方面，需要根据实际需求和图像特点进行合理的选择和处理。