使用训练好的自编码器网络模型，对格式均为.png的红外与可见光图像进行融合，保存融合结果

好的，这个任务可以分为以下几个步骤：

1. 加载自编码器网络模型

2. 读取红外与可见光图像，将它们转换为模型可以接受的格式

3. 使用自编码器网络模型对两张图像进行融合

4. 将融合结果保存为.png格式的图像

下面是一个简单的Python代码示例，用于实现这个任务：

import numpy as np
import cv2

# 加载自编码器网络模型
model = load_model('autoencoder.h5')

# 读取红外图像
ir_img = cv2.imread('ir_image.png', 0)
ir_img = cv2.resize(ir_img, (256, 256))
ir_img = np.expand_dims(ir_img, axis=-1)
ir_img = ir_img / 255.0

# 读取可见光图像
vis_img = cv2.imread('vis_image.png')
vis_img = cv2.resize(vis_img, (256, 256))
vis_img = cv2.cvtColor(vis_img, cv2.COLOR_BGR2RGB)
vis_img = vis_img / 255.0

# 将两张图像合并为一个输入
input_img = np.concatenate((ir_img, vis_img), axis=-1)
input_img = np.expand_dims(input_img, axis=0)

# 使用自编码器网络模型对两张图像进行融合
output_img = model.predict(input_img)

# 将融合结果保存为.png格式的图像
output_img = output_img[0] * 255.0
output_img = np.clip(output_img, 0, 255).astype('uint8')
cv2.imwrite('fusion.png', output_img)

需要注意的是，这个示例代码仅供参考，具体实现可能需要根据你的数据集和自编码器网络模型进行适当的修改。