红外与可见光图像融合技术：比率塔形分解与算法研究

"这篇硕士学位论文主要探讨了红外与可见光图像融合技术，包括图像的来源、特点、增强、配准、融合算法以及效果评估。作者郭佳在刘卫国教授指导下，提出了一种自适应红外目标特征增强算法，一种基于图像互信息的配准方法，以及一种改进的基于边缘检测的小波变换图像融合方法。" 在【标题】"2基于比率塔形分解的图像融合方法-noip课件 - fft算法讲解"中，提及的"比率塔形分解"是一种图像处理技术，源于Toet的理论，它基于图像金字塔形分解，用于图像融合。比率塔形分解是通过高斯金字塔构建的，能够保留图像的低频信息，常用于多尺度分析和图像融合。 在【描述】中，提到了图像融合的一个具体方法——基于比率塔形分解。这个过程包括两个步骤：首先，建立图像的高斯塔形分解，这是通过高斯滤波和下采样实现的；其次，利用高斯金字塔的各级分解结果，计算比率塔，即各层金字塔之间的比例，形成比率塔形分解，这种方法有助于在融合过程中保持图像的重要特征。 【标签】"图像融合"是指将来自不同传感器或不同视角的多源图像整合成单个图像的过程，以提升图像质量和提取更多有用信息。在红外与可见光图像融合中，两种不同波段的图像信息互补，可以提高目标探测的效率和准确性。 在【部分内容】的硕士学位论文中，郭佳提出了针对红外图像的自适应特征增强算法，该算法针对红外图像的双峰灰度直方图特性进行优化，能有效增强红外图像。同时，选择基于图像互信息的配准算法，可以实现像素级别的精确配准。此外，他还提出了一种改进的基于边缘检测的小波变换融合方法，此方法能够突出图像边缘细节，提升图像的分辨率和识别效果。最后，郭佳还设计了一种结合主观和客观评价的综合评价体系，以更准确地评估图像融合的效果。 这些内容涉及了图像处理的关键技术，包括图像融合的基础理论、特征增强、配准算法以及效果评估，特别是对于红外与可见光图像融合的深入研究，这些技术在遥感、军事、医学等领域有广泛应用。