可见光和红外图像融合的综述

可见光和红外图像融合技术是一种将可见光和红外图像信息集成在一起的方法，以获得更全面、更准确的图像信息。这种技术具有广泛的应用领域，如军事侦察、环境监测、医学诊断、安防监控等。

可见光和红外图像融合技术的研究始于20世纪80年代，随着计算机技术的发展和传感器技术的进步，该技术得到了快速发展。目前，可见光和红外图像融合技术已经成为图像处理领域的研究热点之一。

可见光和红外图像融合技术主要分为基于特征的方法和基于深度学习的方法两类。基于特征的方法主要利用图像的纹理、边缘、颜色等特征进行融合，常见的方法包括小波变换、多分辨率分析等。基于深度学习的方法则是利用卷积神经网络等深度学习技术进行图像融合，该方法具有较高的精度和鲁棒性。

可见光和红外图像融合技术的研究还存在一些挑战，如如何处理图像中的噪声和失真、如何选择合适的特征和融合算法等。未来，随着技术的进一步发展，可见光和红外图像融合技术将具有更广泛的应用前景。