热红外（IR）与可见光（VIS）图像融合在许多领域中都具有重要的应用，如夜间监测、目标检测和军事领域。深度学习提供了一种强大的框架，可以用于学习多模态图像的高级特征，从而实现更好的融合效果。以下是一些基于深度学习的热红外与可见光图像融合算法的关键概念：
- 多模态特征提取：
- 使用深度卷积神经网络（CNN）等结构，对可见光和红外图像进行特征提取。这可以通过分别处理两个模态的图像，然后在某个层次上融合它们的特征表示。
- 融合策略：
- 设计有效的融合策略是关键之一。深度学习模型可以学习融合权重，以便在最终融合的图像中更好地保留每个模态的有用信息。融合策略可以是加权求和、拼接或其他复杂的非线性操作。
- 生成对抗网络（GAN）：
- GANs 在热红外与可见光图像融合中也有应用。通过生成对抗网络，可以生成更真实、更自然的融合结果。生成对抗网络还可以帮助处理模态之间的差异，提高融合的感知质量。
- 域适应：
- 可能涉及到不同模态图像之间的域适应问题，因为可见光和热红外图像在视觉上有很大的差异。深度学习模型可以通过域适应技术来缓解这种差异，使得模型在不同域中都能表现良好。
- 注意力机制：
- 引入注意力机制有助于模型更好地关注图像中的重要区域。在热红外和可见光图像融合中，可以使用注意力机制来突出目标或关键特征，从而提高融合的效果。
- 迁移学习：
- 利用在其他任务上训练的预训练模型，可以加速在热红外与可见光图像融合任务上的训练，并提高模型的性能。
- 评价指标：
- 设计合适的评价指标来评估融合结果的质量，例如结构相似性指数（SSI）、信息熵等。这有助于量化算法的性能并进行比较。
深度学习方法的不断发展和改进为热红外与可见光图像融合提供了更多的可能性，同时也需要根据具体应用场景进行适当的调整和优化。研究者们在这一领域的工作仍在不断推进，以提高算法的鲁棒性和实用性。
