低照度图像融合：卷积神经网络的新应用

"基于卷积神经网络的低照度可见光与近红外图像融合，通过端到端网络实现图像融合，兼顾信噪比与色彩，使用真实场景图像对训练，提升融合效果，预处理增强细节纹理信息提取，主观与客观评估均优于现有算法。" 在光学图像处理领域，低照度条件下的成像往往面临挑战，因为光照不足会导致图像质量下降，影响视觉感知。针对这一问题，研究者提出了一种新的图像融合方法，该方法基于卷积神经网络（CNN），专门应用于低照度环境中的可见光与近红外图像。通过这种融合算法，可以同时保持近红外图像的高信噪比和可见光图像的丰富色彩信息。 卷积神经网络是深度学习的一种重要模型，其在图像处理任务中表现出强大的特征提取和图像重建能力。在这个研究中，CNN被用于构建一个端到端的图像融合系统，这意味着输入图像直接通过网络并产生融合后的输出图像，无需中间步骤。这样的设计简化了流程，提高了效率。 为了提高网络对实际数据的融合性能，研究人员收集了真实场景下精确配准的近红外-可见光图像对作为训练样本。这些样本确保了模型能学习到更接近实际应用的图像特性。此外，通过在训练样本上进行融合预处理，可以进一步增强网络对近红外图像中细节纹理信息的提取，从而提高融合图像的质量。 实验结果表明，该算法不仅在视觉效果上表现出色，得到了更好的主观感受，而且在多种客观评价指标下也超越了现有的图像融合算法。这证明了该方法的有效性和优越性。这些客观评价指标可能包括结构相似度（SSIM）、均方误差（MSE）和峰值信噪比（PSNR）等，它们都是衡量图像质量和信息保留程度的重要标准。 此研究对于低光照环境下的监控、夜间摄影、生物识别等应用具有重要意义，因为它可以提供更高品质的图像，提高识别和分析的准确性和可靠性。未来的研究可能会进一步优化网络架构，探索更多类型的图像融合任务，以及在更多实际场景中的应用。