图像融合rgb ir
时间: 2025-01-30 13:59:14 浏览: 137
### RGB 和 IR 图像融合的技术
在计算机视觉领域,RGB 和红外 (IR) 图像融合旨在结合可见光谱中的彩色信息与热成像数据的优点。这种组合可以提高目标检测、识别以及场景理解的能力。
#### 基于变换域的方法
一种常见的方法是在变换域内执行图像融合操作。离散小波变换 (DWT)[^1] 是其中的一种典型代表。通过多分辨率分析框架下的 DWT 技术,能够有效地捕捉到不同尺度上的特征并实现两幅图片的有效合成。具体来说,在低频子带采用平均策略而在高频部分则利用绝对最大值选取原则来决定最终像素值。
#### 基于稀疏表示的方法
另一种先进的途径是基于字典学习和稀疏编码理论来进行跨模态影像的信息集成。该类算法假设自然景象可由一组基础元素线性叠加而成;因此可以从训练样本集中构建过完备字典,并据此求解测试样本对应的系数向量作为其紧凑表达形式之一。对于来自两个传感器的数据而言,则分别建立各自的描述符集合之后再共同作用于同一组基底之上从而完成混合过程[^2]。
#### 多聚焦图像融合网络(MFFN)
近年来随着深度学习的发展,也有研究者提出了专门针对此类任务设计的神经架构——比如 MFFN(Multi-focus Image Fusion Network)。此模型引入了注意力机制以增强重要区域的重要性权重分配效果,同时借助 U-net 结构确保上下文连贯性和细节保留度。实验表明这种方法可以在多种评价指标上取得优异成绩[^3]。
```python
import numpy as np
from skimage.transform import resize
def simple_fusion(rgb_image, ir_image):
"""
A very basic example of fusing an RGB and an infrared image.
Parameters:
rgb_image : ndarray
The input color image array with shape HxWxC where C=3.
ir_image : ndarray
Grayscale thermal or near-infrared sensor output having dimensions matching those of `rgb_image`.
Returns:
fused_img : ndarray
Resultant composite picture after merging both inputs into one single-channel representation.
"""
resized_ir = resize(ir_image, rgb_image.shape[:2], anti_aliasing=True)
# Simple averaging approach just for demonstration purposes only!
fused_img = ((0.7 * rgb_image.mean(axis=-1)) + (0.3 * resized_ir)).astype(np.uint8)
return fused_img
```
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