红外与可见光图像融合技术：算法与评估

"以发图5l罔-noip课件 - fft算法讲解" 本文主要探讨了红外与可见光图像融合技术，这是多传感器信息融合领域的热门研究方向。图像融合技术允许结合来自不同传感器的数据，比如红外与可见光图像，以增强信息的感知和理解。由于红外图像通常反映目标的热辐射，而可见光图像则呈现目标的光学特性，两者在信息上有互补性，融合处理可以扩大观察范围，提升识别和探测能力。 文中提到了西安工业大学硕士研究生郭佳的学位论文，其研究工作集中在红外与可见光图像融合算法上。郭佳首先介绍了此类图像的来源和特性，并针对红外图像常有的局部双峰灰度直方图特征，提出了一种自适应红外目标特征增强算法。通过实验，该算法证实能有效增强红外图像的视觉效果。 接着，论文分析了多种图像配准算法，并选择了基于图像互信息的方法，它能在像素级别实现高精度的图像对齐。对于图像融合，作者对比研究了像素级算法，并提出了一种改进的基于边缘检测的小波变换融合方法。这种方法在实验中显示出了良好的融合效果，能突出图像边缘细节，提升图像的分辨率和识别概率。 最后，为了评估融合效果，论文不仅关注了传统的主观评价，还引入了客观评价方法。郭佳提出了一种结合主观和客观评价的综合评价体系，该体系能更准确地评估图像融合的质量。 关键词涉及到的领域包括红外图像处理、可见光图像处理、图像融合技术、图像增强、图像配准以及融合效果评估。这些是多传感器图像处理和分析中的关键技术，对于军事、遥感、安防等领域有着广泛的应用价值。通过深入研究和改进这些技术，可以进一步提高图像信息的提取和分析能力。