基于目标提取与拉普拉斯变换的红外可见光融合算法提升图像质量

本文主要探讨了一种基于目标提取与拉普拉斯变换的红外与可见光图像融合算法，旨在提高可见光图像中红外目标的突出度，从而提升融合图像的整体质量和视觉效果。该方法首先对红外图像进行预处理，包括边缘提取和阈值分割，将红外图像转化为二值图像，以便更好地突出目标区域。接着，通过色度、饱和度和亮度（HSV）空间转换，将可见光图像的亮度分量与红外图像和目标图像结合。 关键步骤是利用拉普拉斯变换来处理这些图像。拉普拉斯变换是一种数学工具，特别适合于信号处理中的边缘检测和高频特征分析。高频系数的融合采用了区域互信息、匹配度以及区域能量等多准则，这有助于保持图像的细节和纹理信息。对于低频系数，算法在红外目标图像的低频系数指导下，结合区域融合规则，确保目标区域的完整性同时抑制噪声。 值得注意的是，这种方法在低频系数的融合过程中，不仅依赖于红外目标图像，还考虑了基于区域的融合策略，这体现了对图像全局信息的有效利用。最后，通过拉普拉斯变换的反变换，将处理后的高频和低频系数合并，生成最终的融合图像。 实验结果显示，该算法在突出红外目标信息、保留背景细节、提高图像清晰度和增强人眼视觉感受方面表现出色，相较于传统的图像融合算法，它在这些方面具有明显的优势。因此，该算法对于在复杂环境条件下，如夜间或恶劣光照条件下，增强红外和可见光图像的融合效果具有实际应用价值。关键词包括图像处理、图像融合、目标提取、边缘提取、阈值分割和拉普拉斯变换，这些技术的综合运用使得算法具有较高的实用性和理论研究价值。