深度学习图像融合教程：红外与可见光融合与Otsu算法实现

资源摘要信息:"基于深度学习的红外与可见光图像的融合python源码+详细注释说明(高分课程设计)" 该资源是一份个人的毕业设计项目，包含了基于深度学习的红外与可见光图像融合技术的Python源码及其详细注释说明。项目内容涉及三个主要部分：图像融合、Otsu算法以及图像预处理。 图像融合部分主要目的是将红外图像和可见光图像进行融合处理，以便提取两种图像的优势信息。由于红外图像与可见光图像的成像原理不同，它们分别能够捕捉到不同的场景信息。红外图像能够有效显示热辐射信息，适用于低光照或者夜间环境，而可见光图像则包含颜色信息，更加贴近人眼观察的效果。通过融合技术，可以生成包含更多细节、更有助于观察者理解场景的新图像。 Otsu算法是一种自适应的图像分割方法，用于自动地找到最佳阈值，将图像分为前景（物体）和背景。该算法首先计算图像的直方图，然后基于最大化类间方差（即图像中前景和背景像素点的分离程度）的原则来选取阈值。在图像融合之前，Otsu算法可以用来确定图像的二值化阈值，有助于图像预处理步骤中的图像二值化处理。 图像预处理部分则包括了一系列处理步骤，如噪声去除、对比度增强、边缘检测等，目的在于提高图像质量，消除图像中不需要的干扰，增强有用信息的可识别度，为后续的图像融合做准备。 项目适用于计算机相关专业的学生、教师或企业员工等，对于想要学习或进阶深度学习、图像处理的学生来说，该项目的代码和注释可以作为良好的学习资料。即使对于初学者来说，该项目的源码也是可以理解和操作的，也可以作为他们的学习进阶材料。 资源中还包含了一个README.md文件，供学习者参考。但需要强调的是，该资源仅供学习参考使用，禁止用于商业用途。 总体而言，该资源集合了图像融合、图像处理、深度学习等多方面的内容，不但为学习者提供了学习深度学习和图像处理的实践机会，而且也为有基础的开发者提供了代码的修改和功能扩展的空间。项目的设计和实现考虑到了实用性，代码经过测试并能够成功运行，可作为学生毕业设计、课程设计、作业等用途的参考。