采用新型高速DSP器件TMS320C6455和高性能的Spartan-6系列FPGA设计了图像融合处理系统。分析了系统的设计原理及硬件结构设计方法，并对系统中各功能模块进行了介绍。实际应用表明：该系统具有实时性和准确性的特点。

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【图像融合】红外与可见光的融合与配准算法matlab源码.md

来自众多资源的信息协作称为融合。 红外图像无法显示面部识别所需的最精确功能。 但是，红外图像和可见图像中的信息是独立且互补的。 因此，将红外和可见信息合并为孤立图像对自动面部识别很有帮助。 本文基于对融合方法，算法和数据集以及基于小波，基于特征和基于局部二进制模式的融合工具的研究，对融合方法进行了划分，包括每种方法的优缺点和准确性。 本文还讨论了红外面部图像特征提取中的挑战。

针对现有的红外与可见光图像融合算法存在融合图像的对比度与清晰度降低和细节纹理信息丢失等问题,提出将鲁棒主成分分析(RPCA)、压缩感知(CS)和非下采样轮廓波变换(NSCT)相结合的融合算法。首先对两幅源图像分别进行预增强处理,应用RPCA分解得到相应的稀疏分量和低秩分量;然后对稀疏矩阵利用结构随机矩阵压缩采样,利用高斯梯度-信息反差对比度(GG-DCI)压缩融合,经正交匹配追踪法(OMP)重构;接着对低秩矩阵采用NSCT分解成低频子带和高频子带,低频子带选用区域能量-直觉模糊集(RE-IFS)融合,最高频子带利用最大绝对值规则融合,其他高频子带选用自适应高斯区域方差融合;最后将融合后的稀疏分量和低秩分量叠加得到融合图像。实验结果表明,本文算法相比其他算法能够更好地提高融合图像的对比度和清晰度,保留了丰富的细节纹理信息,客观评价指标也总体优于现有算法,有效提升了红外与可见光图像的融合效果。

malab的红外与可见光图像配准完整代码

（MATLAB版代码）红外与可见光图像配准算法

提出了一种基于变分法和梯度增强的红外与可见光图像融合算法。首先对红外与可见光的梯度特征进行自适应加权融合,得到初始融合梯度场;其次构建梯度特征增强模型,获得融合图像增强的梯度场;最后通过变分法将融合问题转换为最优化问题,得到最接近增强后梯度场的融合图像。实验结果表明,相比基于多分辨率框架下进行融合的拉普拉斯分解、小波变换及常见的基于变分的融合算法,所提出的算法得到的融合图像梯度特征最大,视觉效果最好,证明了算法的有效性。

近五年红外与可见光图像融合实现代码合集，每个方法单独整理成文件夹，语言主要为matlab语言，部分为C语言，深度学习的模型为训练好的模型，方便学习

为了将红外图像的全局信息与可见光图像的细节信息进行有效结合,进一步提高融合后图像的质量,提出了一种同时增强图像边缘细节和对比度的非下采样剪切波变换(NSST)域红外和可见光图像融合方法.首先,通过平移不变剪切波将图像分解成为低频子带与高频子带,通过全局显著性图分析图像的对比度信息;利用改进型局部显著度图分析图像局部边缘信息.针对不同频带系数,结合边缘信息和对比度信息对频带系数进行融合,最后,利用逆变换得到最终的融合图像.大量实验结果表明,本文方法在提高图像整体对比度的同时增强了图像的边缘细节表现能力,优于现有的基于小波变换,非下采样轮廓波变换(NSCT)和显著度图等几种图像融合方法.