图像融合旨在将来自不同源图像的互补信息融合在一起,生成一幅具有更高质量、更多信息量和更清晰的图像。红外图像能反映物体的热辐射信息,可见光图像则提供丰富的纹理和色彩细节。通过融合,可增强图像的可读性和信息量,广泛应用于目标检测、监控等领域。 图像融合旨在将来自不同源图像的互补信息融合在一起,生成一幅具有更高质量、更多信息量和更清晰的图像。红外与可见光图像融合(IVIF)是图像融合领域的研究热点。 据麦姆斯咨询报道,近期,江苏海洋大学电子工程学院的科研团队在《激光与光电子学进展》期刊上发表了以“红外与可见光图像融合:统计分析,深度学习方法和未来展望”为主题的文章。该文章第一作者为吴一非,通讯作者为杨瑞。 本文将依次回顾红外与可见光图像融合传统方法和基于深度学习的方法,并对前沿深度学习方法做重点论述。同时,对图像融合领域的性能评价方法进行系统分类和介绍;最后,对全文进行了总结以及对IVIF方法的展望。 图像融合方法  ...