红外可见光图像融合：拉普拉斯分解与增强算法

本文主要探讨了拉普拉斯金字塔在图像融合领域的应用，特别是针对红外与可见光图像融合技术的研究。拉普拉斯金字塔，源于信号处理中的数学概念，通过逐层分解图像的高斯模糊版本，形成一个金字塔结构，这种分解可以捕捉图像的多尺度特性。图4.2展示了拉普拉斯塔形分解的具体步骤，它通过递归地计算图像的梯度差异，形成不同频率成分的表示，这对于保持图像细节和降低噪声特别有效。 在红外与可见光图像融合中，这两种类型的图像因其感应的不同波段辐射或反射而具有互补性。融合处理技术利用这种互补性，旨在提高图像的整体质量和目标检测性能。例如，红外图像可能在可见光下难以清晰呈现，而可见光图像可能缺乏红外下的热像信息。通过将这两类图像结合，可以显著增加系统对目标的探测范围和空间分辨率。 研究者郭佳针对红外图像的特定挑战，即其灰度直方图常常表现出局域双峰特性，提出了自适应红外目标特征增强算法。该算法旨在通过仿真实验优化图像质量，提升红外图像的可读性和目标识别能力。通过图像互信息的选择，文章采用了更为精确的基于像素级别的图像配准方法，确保了两幅图像在融合前的高度一致性。 在图像融合算法上，作者提出了一种改进的基于边缘检测的小波变换方法。这种方法不仅提升了融合效果，还增强了边缘细节的显示，有助于提高图像分辨率和人类观察者对场景目标的识别概率。这种方法强调了边缘信息在融合过程中的关键作用，因为边缘通常蕴含着丰富的纹理和形状信息。 对于融合效果的评估，文章不仅探讨了传统的主观评价（如视觉满意度）和客观评价（如PSNR和SSIM等量化指标），还提出了结合主观和客观评价的综合评价体系。这种体系旨在提供更全面、准确的图像融合性能评估，以便于后续的技术优化和实际应用。 本文深入研究了红外与可见光图像融合的多个关键技术环节，包括特征增强、图像配准和融合效果评估，展示了拉普拉斯金字塔在图像处理中的重要作用，并提供了创新的融合算法和评价体系，对于提高多模态图像融合的实用价值具有重要意义。