树林陆地场景下可见光红外图像热目标增强算法

本文档深入探讨了"可见光与红外图像彩色融合中的热目标增强方法"，发表于2008年的北京理工大学学报第28卷第1期。研究焦点在于树林和陆地场景下，如何通过融合可见光和红外图像来提高热目标的识别效果。作者王岭雪、史世明、金伟其等人，来自北京理工大学信息科学技术学院光电工程系，他们采用了拮抗视觉特性，这是一种模拟人眼对颜色感知的心理模型，将可见光和红外图像在YUV色彩空间进行融合。 在融合过程中，关键步骤是利用3×3大小的十字形窗口来定位红外图像中的热目标。这种窗口方法有助于分析局部像素值，如果窗口的局部平均值大于整个红外图像的全局平均值，那么该像素点被认为是热目标区域。为了增强这些目标的视觉效果，论文提出了一种策略，即根据局部均值与全局均值的比例调整表征红色与亮度差异的V分量值，使得热目标在融合后的图像中以鲜明的红色脱颖而出。 实验结果显示，这种方法不仅能够显著突出红外图像中的热目标，使得观察者更容易注意到感兴趣的目标，还保持了可见光图像的场景细节，使其呈现出类似白天光照下的彩色图像，从而提升了场景的深度感知和形势意识能力。论文使用了非线性色彩传递技术，这是图像融合的关键技术之一，它能够有效地整合不同波段的信息，形成更丰富的视觉表现。 此外，文章的关键词包括“非线性色彩传递”、“图像融合”、“热目标”、“可见光”和“红外”，这些都是理解该研究的核心概念。整体上，这篇论文提供了一种实用的方法，对于军事、环境监测等领域中需要在复杂背景中识别热源的应用具有重要意义。通过本文的研究，可以提升设备在多模态数据融合下的目标检测性能，为相关领域的实践应用提供了理论支持。