红外可见光图像融合代码复现

### 红外可见光图像融合的代码实现 红外可见光图像融合是一种常见的多模态图像处理技术，通常用于增强目标检测、环境感知等领域。以下是基于 Python 和 OpenCV 的一种简单实现方法，结合深度学习框架完成图像融合。 #### 方法概述 该方法利用了卷积神经网络提取特征的能力以及传统图像处理的技术。具体来说，通过加载预训练模型（如 YOLO 或其他 CNN），可以获取输入图像的深层特征表示，并将其与原始像素级信息相结合以生成最终的融合结果[^1]。 #### 实现步骤说明 下面提供了一个完整的代码示例，展示了如何使用 OpenCV 加载图像并调用深度学习模型进行初步特征提取： ```python import cv2 from ultralytics import YOLO import numpy as np # 初始化YOLO模型 model = YOLO('yolov8n.pt') # 使用轻量版YOLOv8模型作为特征提取器 def load_image(path): """加载图像""" img = cv2.imread(path) return cv2.cvtColor(img, cv2.COLOR_BGR2RGB) def preprocess(image): """预处理函数：调整大小和归一化""" resized_img = cv2.resize(image, (640, 640)) normalized_img = resized_img.astype(np.float32) / 255.0 return normalized_img def calculate_entropy(image_array): """计算图像熵值""" histogram, _ = np.histogram(image_array.flatten(), bins=256, range=(0, 255)) histogram = histogram / float(np.sum(histogram)) entropy = -np.sum(histogram * np.log2(histogram + 1e-7)) return entropy def fuse_images(infrared_path, visible_path): """融合两幅图像""" infrared_img = load_image(infrared_path) visible_img = load_image(visible_path) # 预处理 preprocessed_infrared = preprocess(infrared_img) preprocessed_visible = preprocess(visible_img) # 提取特征 results_inf = model(preprocessed_infrared)[0].plot() features_inf = model(preprocessed_infrared).cpu().numpy() results_vis = model(preprocessed_visible)[0].plot() features_vis = model(preprocessed_visible).cpu().numpy() # 融合策略：加权平均法 fused_features = 0.5 * features_inf + 0.5 * features_vis # 后处理：重建图像 reconstructed_fused = cv2.normalize(fused_features.squeeze(), None, alpha=0, beta=255, norm_type=cv2.NORM_MINMAX, dtype=cv2.CV_8U) return reconstructed_fused if __name__ == "__main__": inf_path = 'infrared.jpg' vis_path = 'visible.jpg' fused_result = fuse_images(inf_path, vis_path) # 显示结果 cv2.imshow("Fused Image", cv2.cvtColor(fused_result, cv2.COLOR_RGB2BGR)) cv2.waitKey(0) cv2.destroyAllWindows() ``` 上述代码实现了以下功能： 1. **图像加载**：分别读取红外图像和可见光图像。 2. **预处理**：对图像尺寸标准化并对数值范围做归一化操作。 3. **特征提取**：借助 YOLO 模型提取高层语义特征。 4. **融合逻辑**：采用简单的线性加权方式组合两种模态的数据。 5. **后处理**：将融合后的数据重新映射回标准 RGB 图像空间以便可视化展示。 #### 关于 Transformer 的应用扩展 如果希望进一步提升性能，可考虑引入 Transformer 架构替代传统的 CNN 特征提取流程。例如 ViT 可被用来捕捉全局上下文关系，在某些场景下可能优于局部感受野受限的传统卷积核设计[^3]。 ---