红外与微光图像融合算法：基于动态目标识别

"基于目标识别的红外与微光图像融合方法" 本文主要探讨了一种新的图像融合算法，该算法特别针对动态目标检测和识别，旨在在融合图像中突出运动目标。在红外与微光成像领域，这种融合技术具有重要的实际应用价值，尤其是在夜视技术和多光谱成像中。 首先，算法的核心步骤是对红外图像序列进行运动目标检测和提取。这一过程利用了红外图像在探测运动物体方面的优势，由于热辐射特性，红外图像能有效捕捉到温度差异引起的物体轮廓，尤其在低光照条件下。通过特定的检测算法，如背景差分或帧差法，可以从连续的红外图像序列中识别出运动的目标。 接着，算法同时对红外图像和微光图像进行融合。微光图像通常包含更多的色彩和细节信息，能够提供更为丰富的环境视觉效果。融合过程通常采用多尺度分析、小波变换或者基于像素、特征或决策级别的融合策略，以保持两种图像的优点，即红外图像的运动目标敏感性和微光图像的细节表现力。 最后，算法将之前提取到的红外目标与融合图像进行二次融合，以进一步增强红外目标在融合图像中的指示性。这一步骤可能涉及权重分配、边缘强化或其他后处理技术，以确保红外目标在最终图像中清晰可辨，同时保留背景信息。 试验结果显示，该算法生成的融合图像不仅具备普通融合算法的信息丰富度，还具有显著的红外目标指示特性，这对于目标追踪、监控以及军事或安全应用等领域具有重大意义。文章作者来自南京理工大学电子工程与光电技术学院和西安应用光学研究所，他们在光电信息探测与图像信号处理方面有着深入的研究。 关键词涵盖夜视技术、多光谱成像、图像融合和动态目标识别，反映了该研究的重点和应用领域。中图分类号和文献标志码则提供了学术分类和引用信息，方便其他研究人员查找和引用相关工作。 该研究提出了一种创新的图像融合方法，通过结合红外与微光图像的特性，实现了对动态目标的高效识别和突出显示，对于提升目标检测和识别的准确性和实用性具有积极的贡献。