红外与可见光融合轻量化算法

红外与可见光融合轻量化算法是一种计算机视觉技术，主要用于提升图像处理系统的性能，特别是在低光照或夜间环境中。它结合了两个不同波段的数据：红外(IR)图像通常能捕捉到肉眼无法看见的热辐射，而可见光(CV)图像提供颜色信息。这种融合旨在解决红外图像可能存在噪声、对比度较低的问题，并增强目标的识别。

算法的关键步骤包括：
1. 数据预处理：对红外和可见光图像分别进行校准、降噪和增强。
2. 特征提取：从两个波段提取共享特征，如边缘、纹理等。
3. 融合方法：常见的融合策略有像素级融合（如直方图匹配）、特征级融合（如特征金字塔）或深度学习模型（如卷积神经网络，CNN）下的端到端学习。
4. 后处理：融合后的图像可能会进行进一步的优化，如分割、分类或目标检测。

该算法的优势在于能够在低光照环境下提供更好的视图，提高监控、无人机导航等领域的效果。然而，由于融合需要处理的数据量较大，如何设计高效的轻量化模型以降低计算复杂度是一个挑战。