红外和可见光图像的自适应融合源代码

简介：
本项目提供了一种用于融合红外与可见光图像的自适应算法源代码，旨在增强夜间或低光照条件下的视觉效果。代码适用于多种应用场景，如安防监控、自动驾驶等。 本段落提出了一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法，特别适用于处理低可见光图像和红外图像的特点。该算法具有良好的平移不变性和方向选择性，更适合人类视觉需求。 具体来说，在此方法中先对源图进行双树复小波变换（DT-CWT），然后根据各尺度分解层系数的特性来优化融合过程。对于低频子带部分引入免疫克隆选择机制，并通过统计评价准则定义亲和度函数自适应地确定最优融合权重；而对于高频子带，则依据人类视觉系统的特点，利用局部方向对比度作为融合标准，以此突出并增强源图像中的细节信息与对比度。 实验结果表明：相较基于传统小波变换的融合方法而言，本段落所提出的算法具有更强的自适应性和鲁棒性，在保护和展示原始图象边缘及详细特征的同时也提高了整体清晰度和对比度。此外，该算法已经在MATLAB环境下实现并验证了其有效性与实用性。