红外与可见光图像融合综述

红外与可见光图像融合是将红外图像和可见光图像融合成一幅图像的过程，目的是提高图像的质量和信息量。该技术已经在军事、民用、医疗等领域得到广泛应用。

红外与可见光图像融合技术主要有四种方法：基于像素的融合、基于特征的融合、基于变换的融合和基于深度学习的融合。其中，基于像素的融合是最基础的方法，它将两幅图像的像素点逐一做加权平均，得到一幅新的图像。基于特征的融合是利用图像的特征信息进行融合，如边缘、纹理、颜色等。基于变换的融合是将不同颜色空间的图像转换到同一颜色空间再进行融合。基于深度学习的融合是利用深度学习算法进行融合，该方法在图像分类、目标检测等方面具有很高的准确率。

红外与可见光图像融合技术的应用主要包括军事目标识别、智能监控、医学影像等领域。在军事领域，该技术可以提高目标识别和侦察的能力。在智能监控领域，该技术可以提高监控视频的清晰度和准确性。在医学影像领域，该技术可以提高医学影像的诊断能力和准确性。

总之，红外与可见光图像融合技术是一种重要的图像处理技术，具有广泛的应用前景。随着技术的不断发展和完善，相信它将在更多的领域得到应用。