红外与可见光图像融合实验：基于塔形分解的比较

"基于塔形分解的图像融合实验-noip课件 - fft算法讲解 - 图像融合 - 西安工业大学硕士论文 - 郭佳 - 刘卫国指导" 本文主要探讨了红外与可见光图像融合技术，这是多传感器图像融合领域中的一个重要研究方向。图像融合技术通过结合来自不同传感器的信息，利用它们的互补性，可以扩大目标探测的覆盖范围，提高空间分辨率，有助于提升系统的整体性能。 在图像融合方法中，文章提到了基于塔形分解的融合策略，包括拉普拉斯塔形分解、比率塔形分解、对比度塔形分解以及梯度塔形分解。这些方法都是为了更好地集成和保留原始图像的特性。其中，梯度塔形分解方法在实验中显示出了较好的融合效果，尤其是在红外与可见光图像融合上，能够清晰地呈现两种图像的特征，减少了图像的模糊和失真现象。 在具体实验中，作者郭佳提出了自适应红外目标特征增强算法，针对红外图像灰度直方图的双峰特性，该算法能够有效增强红外图像的细节。同时，选择了基于图像互信息的配准算法，以实现像素级别的精确对齐。在图像融合算法的对比研究中，提出了一种基于边缘检测的小波变换融合方法，这种方法能够突出图像边缘，提高图像的分辨效果和目标识别率。 最后，论文还涉及了图像融合效果的评价方法，提出了一种结合主观和客观评价的综合评价体系，以更准确地评估融合图像的质量。关键词包括红外图像、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。 这篇硕士论文深入研究了红外与可见光图像融合的各个方面，从图像增强到配准，再到融合算法的选择和效果评估，为图像融合技术提供了有价值的理论和实践贡献。