红外与可见光图像融合技术：小波变换与增强算法

"这篇资源主要涉及图像处理领域的多个关键技术，特别是图像融合技术，以及在红外与可见光图像融合中的应用。作者郭佳在硕士论文中探讨了如何利用这些技术提高图像处理的效果和效率。" 文章内容详述如下： 1. **小波多尺度分解与重构**：离散小波变换（Discrete Wavelet Transform, DwT）是图像处理中的关键工具，它允许图像在不同空间分辨率上被分解和重构。通过小波变换，图像可以被分解成一系列不同尺度和方向的细节，这有助于提取图像的关键特征。Mallat算法是实现这一过程的一种方法，它将图像分解为四个部分：近似图像（ Approximation Coefficients）、水平细节（Horizontal Detail Coefficients）、垂直细节（Vertical Detail Coefficients）和对角细节（Diagonal Detail Coefficients），分别表示为q_A、q_H、q_V和q_D。 2. **图像融合**：图像融合技术是将来自不同传感器或不同时间的图像信息合并，以产生比单个图像包含更多信息的单一图像。在红外与可见光图像融合中，由于两种图像分别捕捉了不同波段的信息，融合后的图像可以同时展现目标的热特性（红外）和形状、纹理细节（可见光），从而提升识别和探测性能。 3. **红外图像处理**：郭佳提出了针对红外图像的自适应特征增强算法，以改善其局部双峰灰度直方图的特性。这种算法能有效地增强红外图像，提高目标的可见性和识别性。 4. **图像配准**：在图像融合之前，通常需要对图像进行配准，确保它们在同一坐标系下。郭佳选择了基于图像互信息的配准方法，这种方法可以达到像素级别的精确匹配。 5. **小波变换图像融合**：郭佳提出了一种改进的边缘检测小波变换融合方法。这种方法强调边缘细节，能有效提高图像的分辨率和视觉效果，增强了人眼对场景目标的发现和识别能力。 6. **融合效果评估**：论文还涉及了图像融合效果的主观和客观评价方法，并提出了一种结合两者的综合评价体系，以更准确地评估图像融合的质量。 关键词涵盖的领域包括：红外图像、可见光图像、图像融合、图像增强、图像配准和融合效果评估。这些是图像处理和计算机视觉研究的重要组成部分，对于理解和优化多传感器图像融合系统至关重要。