红外与可见光图像融合技术及应用综述

"本文主要对红外与可见光图像融合方法及其应用进行了一次全面的调查。作者们来自中国的武汉大学电子信息学院，他们探讨了红外图像与可见光图像融合的关键技术，包括图像配准和评估指标。" 在信息技术领域，图像处理是一个至关重要的分支，而红外与可见光图像融合是这一领域中的一个重要研究方向。红外图像因其不受天气和时间限制，能根据辐射差异识别目标，而可见光图像则能提供高空间分辨率和纹理细节，与人类视觉系统一致。将两者融合可以实现优势互补，从而在目标检测、监控、军事侦察等多个领域具有广泛的应用价值。 本文首先详细回顾了红外与可见光图像融合的方法。这些方法通常分为早期融合、中期融合和后期融合三类。早期融合在图像采集阶段就结合两种信号，如像素级融合；中期融合在特征提取后进行，如频域融合；后期融合则是在图像分析和理解阶段进行，如基于深度学习的融合策略。每种方法都有其独特的优点和局限性，适应不同的应用场景。 接下来，作者讨论了图像配准的重要性。在融合过程中，由于成像设备的不同和环境因素的影响，红外与可见光图像可能存在位姿差异，因此需要进行精确的图像配准来确保两者的对应关系。常见的配准方法有基于特征点匹配、基于光流法以及基于深度学习的方法等。 此外，评估融合图像质量的指标也是关键。文章列举了多种评价标准，如视觉质量评估、客观量化指标（如信息熵、互信息、结构相似度SSIM等）以及基于任务的性能评估。这些指标可以帮助研究人员评估不同融合方法的效果，并指导优化算法的设计。 最后，文章还概述了红外与可见光图像融合的应用场景，包括军事侦察、自动驾驶、火灾检测、医学影像分析等。在这些领域，图像融合能够提升目标检测的准确性，增强环境感知能力，从而提高系统的整体性能。 红外与可见光图像融合技术是现代图像处理技术中的一个重要研究热点，通过不断的理论创新和技术发展，有望在未来的智能系统和应用中发挥更大的作用。