红外与可见光图像融合技术：小波变换与增强算法

"基于小波分解的图像融合过程-noip课件 - fft算法讲解" 图像融合技术是多传感器信息融合中的关键部分，特别是在红外与可见光图像融合领域，它能够结合不同波段图像的互补信息，提升目标探测的效率和识别效果。在基于小波分解的图像融合过程中，有三个主要步骤： 1) 小波分解：首先，对每幅源图像（例如图像A和B）进行小波分解。小波分解是一种信号分析方法，能够将图像分解成多个不同分辨率的层次，每个层次对应图像的不同特性。选择不同的小波变换方式或基小波（如Daubechies小波、Haar小波等）会得到不同的多分辨图像。 2) 融合处理：在分解的各个层次上，采用特定的融合算子对图像进行融合。融合规则的选择至关重要，因为它直接影响到融合的速度和质量。例如，可以选择加权平均、最大值选择、互信息等不同的融合策略。每层的融合结果会形成一个融合后的多尺度图像。 3) 小波逆变换：最后，将融合后的多尺度图像通过小波逆变换重构，得到最终的融合图像F。逆变换过程恢复了图像的原始空间结构，使得融合图像在保持细节的同时，保留了多尺度信息。 在实际应用中，比如在郭佳的硕士学位论文中，研究了红外与可见光图像融合的具体算法。论文中提到： - 提出了一种自适应红外目标特征增强算法，针对红外图像的灰度直方图双峰特性，增强了红外图像的视觉效果。 - 选择基于图像互信息的配准算法，实现像素级别的精确配准，确保了融合前的两幅图像在空间上的对应。 - 提出了一种改进的基于边缘检测的小波变换图像融合方法，这种方法能够更有效地突出图像的边缘细节，提升图像分辨率和识别率。 - 设计了一种主观与客观评价相结合的综合评价方法，用于评估图像融合的质量，确保了评价的准确性。 关键词涉及：红外图像、可见光图像、图像融合、图像增强、图像配准以及融合效果评估。这些技术广泛应用于军事、遥感、医学影像等多个领域，有助于提升信息提取和分析的效率。