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红外与可见光图像融合系统研究的综述报告
随着科技的不断发展，红外与可见光相机已经在很多领域得到了广泛的应用，如航空、军事、监控等领域。然而，由于两种相机采集图像的物理特性不同，导致其图像的信息内容和表现形式也不同，因此需要对这两种图像进行融合，提高图像的综合信息。
红外与可见光图像融合技术是一种将两种不同波长信号的图像进行融合以得到更具信息量的图像的技术。具体来讲，它通过将可见光图像和红外图像进行加权、叠加等处理，将两个或多个图像融合成一个图像，使得其既能反映可见光图像的场景细节，又能呈现红外图像的热信息，从而提高图像质量。
红外与可见光图像融合系统主要包括两个部分，分别是传感器和算法。传感器负责采集可见光图像和红外图像，而算法则负责将两幅图像融合起来。目前，关于红外与可见光图像融合技术的研究主要集中于以下几个方面。
首先，对红外与可见光图像融合算法的研究，目前主要有像素级融合、特征级融合、决策级融合和深度学习融合等方法。其中，像素级融合是最常用的方法之一，它是将两幅图像的像素点进行加权，然后相加；特征级融合是将可见光图像和红外图像分别进行特征提取，然后将两个特征融合；决策级融合是将可见光图像和红外图像分别进行分类，然后将分类结果进行融合。深度学习融合则是近年来兴起的一种方法，它利用深度学习对红外与可见光图像进行端到端的融合。
其次，对红外与可见光图像融合系统的性能分析也是非常重要的。系统的性能评估可以从各个方面进行体现，如评估图像质量、目标检测率、目标识别率等等。评估系统性能的主要方法有主观评价和客观评价两种。主观评价是通过人工评价的方法来评定图像的质量；客观评价则是使用一些客观的指标来评估系统的性能，如峰值信噪比（PSNR）、结构相似性指标（SSIM）等。
最后，红外与可见光图像融合系统的应用领域也非常广泛。比如，在军事方面，可将红外图像与可见光图像融合，提高夜战特种作战的效果；在犯罪侦查方面，结合红外和可见光摄像头可以提高视频监控的精度和鲁棒性。
综上所述，红外与可见光图像融合技术在许多领域已经得到了广泛的应用。但是，目前的研究仍存在一些问题，如图像质量的提高、算法的实时性等等，在未来的研究中需要加强解决。