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

stm32中 双光融合难吗

双光融合在STM32中的实现难度取决于具体的应用场景和要求。如果需要实现高精度、高速度的双光融合算法，需要对STM32的硬件资源和软件开发有较高的要求。同时，需要对图像处理、算法优化等方面有一定的了解和实践经验。但是，如果只是简单的双光融合应用，使用现成的库函数和算法实现可能会较为简单。总体来说，实现双光融合需要一定的技术水平和经验，需要根据具体情况进行评估。

红外图像双光融合基本流程介绍

红外图像双光融合是指将可见光图像和红外图像进行融合，以获得更加清晰、准确的图像。其基本流程如下：

1. 数据获取：采集可见光图像和红外图像。

2. 数据预处理：对采集到的两幅图像进行预处理，包括去噪、增强等操作。

3. 特征提取：从两幅图像中提取特征，如红外图像中的温度分布、可见光图像中的颜色信息等。

4. 对齐：将两幅图像进行对齐，以保证后续融合的准确性。

5. 融合算法选择：选择适合的融合算法，常用的算法有加权平均法、多分辨率融合法、小波变换融合法等。

6. 融合处理：根据选择的融合算法，将两幅图像进行融合，生成双光融合图像。

7. 后处理：对生成的双光融合图像进行后处理，包括去噪、锐化等操作，以提高图像质量。

8. 结果评价：对生成的双光融合图像进行评价，检验融合效果的好坏，以指导后续的优化工作。

以上是红外图像双光融合的基本流程，具体的实现过程会因应用场景和算法不同而有所差异。