双光融合算法国内外研究现状

双光融合技术是一种将可见光和红外光图像进行融合的技术，可以提高图像的清晰度和对比度，广泛应用于军事、安防、医疗等领域。以下是双光融合算法国内外研究现状的介绍：

国内研究现状：
1. 基于小波变换的双光融合算法：该算法将可见光和红外光图像进行小波变换，然后进行融合，可以提高图像的清晰度和对比度。
2. 基于多分辨率分析的双光融合算法：该算法将可见光和红外光图像进行多分辨率分析，然后进行融合，可以提高图像的细节信息和对比度。
3. 基于深度学习的双光融合算法：该算法利用深度学习技术，将可见光和红外光图像进行特征提取和融合，可以提高图像的清晰度和对比度。

国外研究现状：
1. 基于小波变换和局部对比度的双光融合算法：该算法将可见光和红外光图像进行小波变换和局部对比度分析，然后进行融合，可以提高图像的清晰度和对比度。
2. 基于多分辨率分析和非线性滤波的双光融合算法：该算法将可见光和红外光图像进行多分辨率分析和非线性滤波，然后进行融合，可以提高图像的细节信息和对比度。
3. 基于深度学习和卷积神经网络的双光融合算法：该算法利用深度学习和卷积神经网络技术，将可见光和红外光图像进行特征提取和融合，可以提高图像的清晰度和对比度。

相关问题

yolov11双光融合

### YOLOv11双光融合实现方法

#### 一、背景理解
红外成像技术和可见光成像技术各自具有独特的优势，在特定应用场景下，两者结合能够提供更全面的信息。随着研究深入和技术进步，基于这两种模态数据的处理算法不断涌现并优化，其中目标检测作为计算机视觉的重要分支也不例外[^1]。

#### 二、YOLOv11简介
YOLO系列模型因其高效性和准确性而广受好评。最新版本YOLOv11继承和发展了前代优点的同时引入更多创新机制来提升性能表现。对于多源异构图像输入的支持成为该版次的一大亮点特征之一。

#### 三、双光融合策略概述
为了有效利用来自不同传感器的数据特性，通常采用以下几种方式来进行跨域特征提取与表示学习：

- **早期融合（Early Fusion）**
通过拼接原始像素级信息或将两个通道直接叠加形成新的复合样本空间供后续网络层解析；此法简单直观但可能造成维度灾难以及重要细节丢失等问题。

- **中期融合（Middle Fusion）**
在经过初步卷积操作之后再将两种模式下的响应图进行交互运算，既保留了一定程度上的局部结构又促进了高层语义关联性的建立；

- **晚期融合（Late Fusion）**
分别构建独立支路完成各自的编码过程后再汇聚共同决策输出最终预测结果，这种方式灵活性较高可以针对每种类型单独设计最优架构而不必担心相互干扰影响整体效果。

#### 四、具体实践指南
考虑到实际部署环境差异较大，这里给出一种较为通用的技术路线示意如下：

import torch.nn as nn

class DualModalityBlock(nn.Module):
    def __init__(self, in_channels=3):
        super(DualModalityBlock, self).__init__()
        
        # 定义用于处理RGB图像的标准ResNet残差块
        self.rgb_branch = ResidualBlock(in_channels)

        # 对于热成像仪获取到的画面则需调整感受野大小适应其分辨率特点
        self.ir_branch = DilatedConvolutionLayer()

        # 中期融合层负责协调两部分间的关系
        self.middle_fusion_layer = AttentionMechanism()
    
    def forward(self,x_rgb,x_ir):
        feat_rgb=self.rgb_branch(x_rgb)
        feat_ir=self.ir_branch(x_ir)
        fused_features=self.middle_fusion_layer(feat_rgb,feat_ir)
        return fused_features

上述代码片段展示了如何创建一个多感官感知单元，它接收一对配对好的彩色图片及其对应的不可见光线映射，并通过精心设计的组件组合实现在神经元层面的有效沟通协作。

双光融合目标检测数据集

### 双光融合目标检测数据集

为了实现双光（红外与可见光）融合的目标检测，获取合适的数据集至关重要。一个常用的选择是从GitHub上的开源项目中下载所需资源。例如，在 Soonmin Hwang 的 GitHub 页面上提供了 RGBT 行人检测的相关资料[^3]。

具体来说，该链接不仅包含了预处理后的数据集文件，还附带了详细的说明文档以及如何使用这些数据进行模型训练的方法介绍。通过访问此页面，可以找到适用于研究或开发工作的高质量双光图像集合。

此外，考虑到实际应用中的需求多样性，建议探索更多公开可用的双模态视觉数据源，如 KAIST Multispectral Pedestrian Dataset 或 LWIR 和 Visible Spectrum Image Database (KAIST)[^1]，这类数据库通常会提供丰富的场景样本，有助于提升算法性能并解决诸如误检和漏检等问题。

# 访问RGBT行人检测项目的GitHub主页
$ git clone https://github.com/SoonminHwang/rgbt-ped-detection.git