可见光与红外光融合代码
时间: 2025-06-02 16:36:12 浏览: 26
### 实现可见光与红外光图像融合的Python代码
对于可见光与红外光图像融合的任务,基于深度学习的方法已经取得了显著进展。下面提供了一个简单的基于加权平均法的融合算法示例,该方法适用于初学者理解和入门[^1]。
```python
import cv2
import numpy as np
def load_images(visible_path, infrared_path):
visible_img = cv2.imread(visible_path, 0)
infrared_img = cv2.imread(infrared_path, 0)
return visible_img, infrared_img
def weighted_average_fusion(visible_img, infrared_img, alpha=0.5):
fused_image = (alpha * visible_img.astype(float)) + ((1-alpha) * infrared_img.astype(float))
normalized_fused_image = cv2.normalize(fused_image, None, 0, 255, cv2.NORM_MINMAX).astype(np.uint8)
return normalized_fused_image
if __name__ == "__main__":
visible_path = 'path_to_visible_image'
infrared_path = 'path_to_infrared_image'
visible_img, infrared_img = load_images(visible_path, infrared_path)
# Ensure both images have the same size.
h, w = visible_img.shape[:2]
infrared_resized = cv2.resize(infrared_img, (w,h))
fused_image = weighted_average_fusion(visible_img, infrared_resized)
cv2.imshow('Fused Image', fused_image)
cv2.waitKey(0)
cv2.destroyAllWindows()
```
上述代码实现了基本的加权平均融合策略,其中`weighted_average_fusion`函数接受两个灰度图作为输入参数,并返回一张融合后的图片。此方法简单易懂,但效果可能不如更复杂的模型好,比如那些利用卷积神经网络(CNN),自编码器(AutoEncoder),生成对抗网络(GANs)[^2] 或者Transformer架构来提升融合质量的技术。
为了获得更好的融合效果,研究者们开发了许多先进的框架和技术,例如CNNAE、GAN-based methods 和 Transformer-based models等。这些高级别的解决方案通常依赖于训练好的深度学习模型来进行特征提取和重建过程中的优化工作[^3]。
此外,在某些特定应用场景下,还可以考虑引入额外的信息源辅助完成更加精准有效的多模态数据融合任务,如通过设计专门用于处理红外线与可见光线之间差异性的模块——元特征生成(Meta Feature Generation,MFG), 来增强最终输出的质量并保持语义一致性[^4].
阅读全文
相关推荐


















