基于深度学习的红外与可见光图像融合综述

基于深度学习的红外与可见光图像融合是当前计算机视觉领域的热门研究方向之一。红外图像和见光图像具有不同的物理特性和信息内容，通过将它们融合在一起，可以提高图像的视觉感知和信息提取能力。本文将对基于深度学习的红外与可见光图像融合进行综述。

首先，深度学习在红外与可见光图像融合中的应用已经取得了显著的进展。传统的图像融合方法通常基于手工设计的特征提取和融合规则，而深度学习可以通过自动学习特征表示和融合模式来实现更准确和鲁棒的融合效果。卷积神经网络（CNN）和生成对抗网络（GAN）等深度学习模型被广泛应用于红外与可见光图像融合中，取得了较好的融合效果。

其次，深度学习模型在红外与可见光图像融合中的应用包括特征提取、特征融合和融合结果生成等方面。通过使用深度卷积神经网络，可以提取红外图像和可见光图像的高层次语义特征，并将它们融合在一起。生成对抗网络则可以生成逼真的融合结果，使融合后的图像既保留了红外图像的热信息，又具备了可见光图像的丰富细节。

此外，深度学习模型还可以通过多尺度和多模态的方式来进行红外与可见光图像融合。多尺度融合可以有效地处理不同分辨率和空间尺度的图像信息，提高融合结果的质量。多模态融合则可以将红外图像和可见光图像的不同特征进行有机组合，增强图像的视觉效果和信息内容。

最后，尽管基于深度学习的红外与可见光图像融合已经取得了一定的成果，但仍然存在一些挑战和问题需要解决。例如，数据集的缺乏和标注困难使得深度学习模型的训练和评估变得困难。此外，不同的红外与可见光图像融合任务和应用场景可能需要针对性的模型设计和算法优化。

综上所述，基于深度学习的红外与可见光图像融合是一个具有挑战性和潜力的研究方向。通过深度学习模型的应用，可以实现更准确、鲁棒和逼真的红外与可见光图像融合效果，为红外图像处理和应用提供更多可能性。然而，仍需要进一步的研究和探索来解决现有问题，并推动该领域的发展。