本研究方向聚焦多模态图像融合技术，重点开展可见光与红外图像的协同感知与融合方法研究。可见光图像能够提供丰富的纹理与结构信息，而红外图像能够反映温度分布和目标热特征，两者具有天然互补优势。我们致力于构建高质量融合模型，实现复杂环境下目标的清晰呈现与精准定位，提升在弱光、烟雾及复杂工业场景中的感知能力。在此基础上，进一步探索融合结果在气体检测、设备故障诊断与安全监测等场景中的应用，推动相关技术从算法研究向工程系统落地。该方向紧密结合产业需求，服务于工业安全、能源监测及智能装备等领域，具有良好的应用前景与产业化价值。