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作者：李秒;郝元宏;许树园;
单位：北方自动控制技术研究所;中国北方工业有限公司;
摘要：红外和可见光图像具有互补性，通过图像融合技术可以获得更加丰富的信息，提高图像质量，满足多元的应用需求。针对红外和可见光图像融合方法，分别从像素级、特征级以及决策级3个层面对现有方法进行了归纳分析。在各融合层面，将图像融合技术归纳为传统方法和深度学习方法两大类，着重梳理了近两年出现的轻量化深度学习方法，重点关注了近年涌现的Transformer方法，并给出了各类方法的优缺点。针对IVIF实际应用问题，提出了一种工程化框架，为IVIF技术落地提供参考思路。
关键词：图像融合;;红外图像;;可见光图像;;深度学习;;无监督学习;;轻量化模型
基金资助：国家级预研课题基金资助项目（XXX构建技术）
