红外与可见光图像融合：滚动引导滤波器技术解析

资源摘要信息:"本资源主要围绕利用滚动引导滤波器对红外与可见光图像进行融合的方法。通过分析标题与描述，我们可以了解到，本资源强调的是图像融合技术，特别是将红外图像与可见光图像结合处理的场景。具体来说，这种技术通过滚动引导滤波器来实现，它属于图像处理领域的一种算法。 标题中的“滚动引导滤波器”是一种先进的图像处理技术，它能够从图像中提取出结构信息，并利用这些信息来引导滤波过程。在图像融合的应用中，这种方法能够提高融合后的图像质量，特别是在增强细节和保持边缘方面有很好的效果。 描述中提到的“红外与可见光图像融合”是指将两种不同波段的图像结合起来，通过图像处理技术得到一个新的图像，这个新的图像能够同时包含两种原始图像的特征。红外图像通常包含热量信息，而可见光图像则包含场景的颜色和纹理信息。融合这两种图像，可以得到既包含热量信息又具有丰富细节的综合图像，这在很多领域都有重要应用，如夜间成像、医疗成像、军事侦察等。 在给出的文件名称列表中，我们可以看到多个与图像处理相关的文件，这些文件很可能包含了执行图像融合算法的脚本和函数。例如： - gaussFilter.m：可能是一个实现高斯滤波的Matlab函数。 - Solve_Optimal.m：可能是用于求解最优参数的Matlab脚本。 - WLS_Fusion.m：可能是一个实现了加权最小二乘融合算法的Matlab函数。 - boxfilter.m：可能是一个执行盒式滤波的Matlab函数。 - Visual_Weight_Map.m：可能是一个生成可视化权重图的Matlab函数。 - RollingGuidanceFilter_Guided.m：可能是一个包含滚动引导滤波器核心算法的Matlab函数。 - Script.m：可能是一个包含一系列图像处理步骤的主Matlab脚本。 - readme.txt：通常包含对整个项目或资源包的说明和使用指南。 - guidedfilter.m：可能是一个实现引导滤波器的Matlab函数。 这些文件共同构成了一个完整的图像融合解决方案，用户可以通过运行这些脚本和函数，实现红外与可见光图像的融合处理。这些文件和脚本可能是研究者或工程师在进行图像融合项目时的参考或实操工具，具有较高的实用价值。 对于研究图像处理、计算机视觉、图像融合等领域的人来说，本资源提供了一种具有创新性的图像处理方法，有助于推动相关技术的发展和应用。通过深入理解滚动引导滤波器的原理和应用，可以更好地掌握图像融合技术，提高图像处理的效率和质量。"