微光与红外图像彩色融合算法研究的中期报告.docx

微光与红外图像彩色融合算法研究的中期报告 近年来，随着红外技术的逐渐成熟和广泛应用，红外图像的分析和处理已成为研究热点之一。尽管红外图像具有独特的特点，但其局限性也不可避免，如无法传达颜色和某些场景细节的信息，这限制了红外的应用。 然而，微光图像可以从天空或远离城市的地区拍摄，其具有较强的颜色和景深感，可以为红外图像提供补充，从而改善图像的感知效果。因此，将微光图像和红外图像进行融合，已成为一种重要的图像处理技术。 本项目旨在对微光与红外图像的彩色融合算法进行研究和开发。在研究过程中，我们发现常用的融合算法如简单平均法、最大值法和小波变换法等仍存在一定的局限性，不能很好地解决微光和红外图像在信息表达上的差异。因此，我们提出了一种基于GAN模型的彩色融合方法，通过对图像进行像素级别的映射和优化，使得融合后的图像更加真实、细腻，同时保持微光和红外图像的特色和优点。 目前，我们已使用不同的数据集和算法进行了实验和对比分析，结果表明，与传统方法相比，基于GAN的彩色融合算法在提高图像质量和增强信息传达方面具有显著优势。接下来，我们将进一步完善算法优化和实验验证，为红外图像的应用提供更加可靠和高效的支撑。