这是一些采集好的经过矫正与配准的红外与可见光的数据集，有长波红外，短波红外，热成像仪与可见光的图像，内容有坦克，人物，树木，建筑等，从外面下载的，和大家分享一下

资源包括从网上搜集的大部分红外和可见光融合图片和本人在从事电力设备红外和可见光图像融合研究的实验中所有的图片。在研究过程中发现，网上这方面的资源稀少，特与大家分享，希望对从事该领域研究的朋友有所帮助。

六组配准好的红外和可见光图像集

针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于 DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数 特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为 融合准则,突出和增强了

为了在红外与可见光图像融合中充分利用中间层提取的信息,防止信息过度丢失,提出一种新的基于卷积自编码器和残差块的图像融合方法。该方法采用由编码器、融合层和解码器三部分组成的网络结构。将残差网络引入编码器中,将红外与可见光图像分别送入编码器后,通过卷积层和残差块来获取图像的特征图;将得到的特征图采用改进的基于L1-norm的相似度融合策略进行融合,并将其整合为一个包含源图像显著特征的特征图;重新设计损失函数,利用解码器对融合后的图像进行重构。实验结果表明,与其他融合方法相比,该方法有效地提取并保留了源图像的深层信息,融合结果在主观和客观评价中都有着一定的优势。

针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于 DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数 特征,对低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值;对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为 融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明:与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示 了源图像中的边缘和细节信息,对比度和清晰度都有所提高.该算法用matlab得以实现。

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法.首先,对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST),得到相应的低频和高频分量.然后,分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM 模型对低频、高频分量进行融合.最后,对融合得到的高低频分量进行NSST 逆变换得到最终的融合图像，与其他几种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的融合图像目标突出,背景信息丰富,且在图像清晰度、对比度、信息熵等方面均有优势.

程序是完全可以运行的，只需运行main.m文件即可，程序不光包括配准还有融合的代码，效果中规中矩，可以用来做对比实验，如果需要融合其他的图像，只需将找到的源图像粘贴到Image文件夹中（注意图像的分辨率应接近程序自带图像分辨率图像格式应保持一致，或者也可修改代码）

在有机红外光敏剂掺杂的有机电致发光器件（OLED）中实现近红外光信号到可见光的上转化,为大面积柔性有机红外上转化器件提供一种原型设计。

针对红外与可见光图像融合， 提出了一种基于 NSCT 的图像融合方法。首先对图像进行 NSCT 分解;然后对分 解后的子带系数采用基于区域能量匹配度的融合规则分别进行融合:对于低频子带， 使用区域能量和方差构造决策 值， 并使用决策值选大与加权平均相结合的方法进行融合， 对于高频子带的最高层采用像素绝对值选大法进行图像 融合， 对于高频子带的其他层， 采用基于区域能量匹配度的区域方差选大的融合规则进行融合;最后使用 NSCT 逆变 换对融合后的系数进行重构得到融合图像。实验结果表明， 该融合算法可以获得更多的细节信息， 并且获得较理想 的融合图像。