红外与可见光图像融合技术的研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了红外与可见光图像融合技术，由电子科技大学通信与信息系统专业的戴向东撰写，傅志中副教授指导。论文详细研究了红外图像和可见光图像的特点，以及如何将这两种不同波段的图像进行有效的融合，以提升图像信息的综合理解和分析能力。" 在当前的多源传感器成像技术领域中，红外与可见光图像的融合已经成为一个重要的研究方向。红外图像由于其独特的热辐射特性，能够捕捉到物体的温度信息，尤其是在低光照或夜间环境下，有着不可替代的优势。而可见光图像则能提供丰富的色彩和细节信息，适用于日常视觉感知和识别任务。将两者融合，不仅可以保留各自优点，还能弥补彼此的不足，提高图像的识别率和分析效果。 论文可能涵盖了以下关键知识点： 1. **红外特性**：红外图像主要依赖物体发出或反射的红外辐射来形成图像，它不受可见光的影响，因此在烟雾、黑夜或有遮挡的情况下，红外图像仍能提供清晰的视图。此外，红外图像还揭示了物体的温度分布，有助于热异常检测和目标追踪。 2. **可见光特性**：可见光图像以其高分辨率和丰富的颜色信息，为视觉感知提供了直观且详细的场景描述，尤其在识别物体形状、纹理和颜色方面具有优势。 3. **图像融合技术**：图像融合是将多个源的图像信息集成到一个单一图像中的过程，目的是增强图像的某些特性或提供更多的信息。对于红外与可见光图像融合，可能涉及的方法包括频域融合、空域融合、小波变换融合等，这些方法通过不同的方式结合两者的特征，生成新的合成图像。 4. **应用领域**：融合后的图像可用于军事侦察、遥感监测、自动驾驶、医学成像等多个领域，特别是在目标检测、识别、跟踪等方面，融合图像往往能提供更准确的决策依据。 5. **评估指标**：论文可能还讨论了图像融合效果的评价标准，如对比度、锐化度、信息熵等，这些指标用于量化融合图像的质量和信息增益。 6. **算法设计与实现**：戴向东可能在论文中介绍了特定的融合算法设计和实现细节，包括算法流程、参数优化、性能分析等。 7. **实验结果与分析**：论文通常会包含实验部分，展示不同融合方法在各种场景下的表现，并进行比较和分析，以证明所提方法的有效性和优越性。 8. **未来研究方向**：最后，作者可能探讨了该领域的未来研究趋势和挑战，如深度学习在图像融合中的应用，以及更高层次的多模态信息融合。 这篇论文深入研究了红外与可见光图像融合技术，对于理解多源图像处理和增强视觉系统性能具有重要意义。