TNO红外与可见光图像融合数据集

TNO红外与可见光图像融合数据集是TNO公司发布的一个用于红外与可见光图像融合研究的数据集。该数据集包含了红外图像和对应的可见光图像、以及它们的融合图像。这些图像涵盖了不同的场景，包括人造和自然场景。该数据集可以用于研究红外与可见光图像的融合算法，例如基于变换的方法、基于深度学习的方法等。此外，该数据集还包含了详细的注释信息，包括融合图像的质量评估、误差分析等，可以帮助研究者更好地理解和分析各种融合算法的性能。

相关问题

红外与可见光图像融合数据集

您好！对于红外与可见光图像融合的数据集，这里有一些常用的数据集供您参考：

1. FLIR数据集：由FLIR Systems提供的红外图像数据集，包含了多种场景下的红外图像和相应的可见光图像，可用于研究红外与可见光图像融合算法。

2. KAIST数据集：由韩国高级科学技术研究院提供的红外与可见光图像融合数据集，包含了城市街景中的红外图像和相应的可见光图像，适用于研究目标检测、目标跟踪等任务。

3. IVRG数据集：由比利时根特大学Image and Video Research Group提供的红外与可见光图像融合数据集，包含了不同场景下的红外图像和相应的可见光图像，适用于研究多模态图像融合算法。

4. TNO数据集：由荷兰国家组织TNO提供的红外与可见光图像融合数据集，包含了军事、安防等场景下的红外图像和相应的可见光图像，可用于研究目标检测、人脸识别等任务。

这些数据集都可以通过相应的官方网站或联系提供者获取。同时，还有一些学术论文中提到的数据集也可以作为参考，例如基于红外与可见光图像融合的目标检测数据集等。希望对您有所帮助！如有更多问题，请随时提问。

加载测试集，对TNO数据集的红外与可见光图像进行预处理，返回tensor形式红外与可见光图像。test函数对应融合阶段，用于融合红外与可见光图像。在函数中，需要实例化测试集、加载模型参数，融合测试集中的红外与可见光图像，并将其保存到result文件夹中。

好的，以下是代码实现：

import torch
import os
import numpy as np
from PIL import Image
from torchvision import transforms
from torch.utils.data import DataLoader
from model import FusionNet
from dataset import TNODataTest

def preprocess(img):
    # 对图像进行预处理
    transform = transforms.Compose([
        transforms.Resize((256, 256)),
        transforms.ToTensor(),
        transforms.Normalize(mean=[0.485, 0.456, 0.406],
                             std=[0.229, 0.224, 0.225])
    ])
    return transform(img)

def test(model_path, result_folder):
    # 实例化测试集
    test_dataset = TNODataTest()
    test_loader = DataLoader(test_dataset, batch_size=1, shuffle=False)
    
    # 加载模型参数
    model = FusionNet()
    model.load_state_dict(torch.load(model_path))
    model.eval()
    
    # 融合测试集中的红外与可见光图像并保存结果
    for ir, vis in test_loader:
        ir, vis = ir.cuda(), vis.cuda()
        with torch.no_grad():
            fusion = model(ir, vis)
        fusion = fusion.cpu().squeeze().detach().numpy()
        fusion = (np.transpose(fusion, (1, 2, 0)) * 255).astype(np.uint8)
        fusion_img = Image.fromarray(fusion)
        filename = os.path.join(result_folder, test_dataset.current_filename)
        fusion_img.save(filename)
    
    print("Testing finished and results are saved to", result_folder)

其中，`preprocess`函数用于对图像进行预处理，把图像转换为tensor类型，并进行归一化处理。`test`函数通过实例化测试集、加载模型参数、融合图像并保存结果的方式实现对模型的测试。在融合过程中，首先将红外图像和可见光图像输入模型，得到融合后的结果。然后将结果转换为numpy数组，并将通道维度移到最后，再乘以255转换为图像的像素值范围。最后将融合后的图像保存到result文件夹中。