红外与可见光融合的交替方向乘子的程序

这个问题比较复杂，需要了解一些背景知识。红外与可见光融合是一个跨学科领域，涉及到计算机视觉、图像处理、信号处理等多个领域的知识。交替方向乘子（Alternating Direction Method of Multipliers，简称ADMM）是一种优化算法，可以用于求解一类带约束的凸优化问题。下面是一个简单的伪代码，描述了如何使用ADMM求解带约束的凸优化问题：

输入：目标函数f(x)和约束条件g(x)=0
初始化：x_0, y_0, lambda_0, rho
while not converged do
    x_{k+1} = argmin_x (f(x) + rho/2 * ||x - z_k + y_k||^2)
    y_{k+1} = argmin_y (g(y) + rho/2 * ||y - z_k - x_{k+1}||^2)
    z_{k+1} = x_{k+1} + y_{k+1}
    lambda_{k+1} = lambda_k + rho * (x_{k+1} - y_{k+1})
end while
输出：x_{k+1}

其中，x_k, y_k, z_k, lambda_k分别是第k次迭代时的变量，rho是一个正的超参数。

这里需要注意，ADMM算法的具体实现需要根据具体的问题进行调整。因此，要编写红外与可见光融合的ADMM算法程序，需要先明确优化目标和约束条件，并根据具体情况进行调整。