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

吴一非 Wu Yifei、杨瑞 Yang Rui、吕其深 Qishen Lü、唐雨婷 Tang Yuting、张成敏 Zhang Chengmin、刘帅辉 Liu Shuaihui

2024Laser & Optoelectronics ProgressEngineering被引 7

摘要

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，本文结合Systematic Review方法对近20年来三大工程类在线文献数据库相关的论文发表情况进行了统计分析和综述，重点分析和介绍了截至2023年8月基于深度学习的IVIF算法。此外，还系统地对IVIF领域的性能评价方法进行了详细分析，分类比较各种评价方法公式和具体元素的含义。最后，对IVIF未来技术趋势进行了总结和展望，可为IVIF未来的新技术研究提供参考。

引用本文（GB/T 7714）

吴一非 Wu Yifei, 杨瑞 Yang Rui, 吕其深 Qishen Lü, 等. 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[J]. Laser & Optoelectronics Progress, 2024.

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DOI：https://doi.org/10.3788/lop232360

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