VIFB：可见光与红外图像融合基准及代码库

"VIFB (Visible and Infrared Image Fusion Benchmark) 是一个针对可见光与红外图像融合领域的评估基准，由Xingchen Zhang等人提出，旨在促进图像处理领域的发展。这个基准包含了21对图像、20种融合算法的代码库和13种评估指标，用于测试和比较当前的图像融合技术。通过大量的实验，研究人员可以了解这些算法的性能，并为稳健的图像融合识别出有效的方法。" 正文: VIFB，全称为Visible and Infrared Image Fusion Benchmark，是一项重要的研究工作，专注于可见光与红外图像融合的评估。在图像处理领域，这种融合技术因其广泛的应用而备受关注，例如在军事侦察、环境监测、医学成像等领域都有所应用。VIFB的创建是为了弥补在该领域缺乏标准化代码库和基准测试的现状，从而推动研究的进步。 论文首先回顾了近年来可见光与红外图像融合技术的发展，指出尽管已取得显著进步，但仍然需要一个全面的平台来测试和比较不同的融合算法。因此，VIFB应运而生，它提供了21对精心选择的图像数据集，涵盖了各种场景和条件，以确保测试的多样性。这些图像对包括了不同类型的可见光和红外图像，以便于算法在多种复杂情况下进行表现评估。 VIFB的核心是其包含的20种图像融合算法的代码库。这些算法代表了当前的研究热点和先进技术，如基于小波变换的融合方法、基于多尺度分析的方法、基于深度学习的方法等。每种算法都被应用于提供的图像对上，生成融合结果，供后续评估使用。 此外，VIFB还定义了13种评价指标，包括主观视觉评价和客观量化指标。主观评价通常依赖于人的视觉感知，而客观量化指标则通过计算图像的各种特性，如对比度、边缘保持、信息熵等，来量化融合效果。这些指标有助于全面、系统地评估算法的性能。 通过VIFB进行的大量实验，研究人员能够深入理解不同算法在图像融合中的优缺点。实验结果不仅揭示了哪些算法在保持细节、增强视觉效果和保持原始信息方面表现优秀，还提供了一些关于当前研究趋势和未来发展方向的见解。例如，某些算法可能在特定类型的数据上表现出色，而其他算法可能在综合性能上更胜一筹。 VIFB是一个强大的工具，对于推动可见光与红外图像融合技术的科学研究和实际应用具有重要意义。它为研究人员提供了一个统一的平台，促进了算法的比较、优化和创新，有望加速这一领域的技术进步。