红外与可见光图像融合技术：增强、配准与评估

"特征选择-noip课件 - fft算法讲解, 图像融合" 图像融合是多传感器信息融合的重要组成部分，尤其红外与可见光图像融合在近年来备受关注。图像融合技术通过结合来自不同传感器的数据，比如红外图像和可见光图像，利用它们在辐射或反射特性上的互补性，可以增强目标检测的能力，扩大覆盖范围，并提高空间分辨率。 在图像融合的过程中，特征选择起着关键作用。特征点的选择直接影响到配准的精度。特征点可以分为点、线和面特征，其中图像控制点分为外部点（如预先设定的标记）和内部点（如图像内容中的极值点）。特征点提取方法包括： 1. 人工特征点提取法：操作者依据经验手动选取明显特征点，这种方法依赖操作者经验，可能导致一致性差和精度不可靠。在实际应用中，通常需要与客观方法结合以提高结果的稳定性和准确性。 2. 半自动特征点提取法：操作者在一定程度上参与特征点的选择，首先通过初步的人机交互确定控制点，然后利用这些点估计变形参数，再通过检测技术找到更多的配准点，完成精确配准。这种方法结合了主观和客观，降低了工作量并提高了精度。 3. 全自动特征点提取法：完全依赖计算机算法，要求算法有高鲁棒性和抗干扰能力。兴趣点算子用于自动提取特征点，例如Moravec算子等。然而，全自动方法的实现难度较高，需要强大的算法支持。 图像配准是融合过程中的另一关键技术，常用的方法有基于图像互信息的配准算法，它能实现像素级别的高精度配准。小波变换是常用的像素级图像融合方法之一，通过边缘检测改进的小波变换融合方法可以突出图像细节，提高融合图像的质量和识别效果。 为了评估图像融合的效果，通常会采用主观和客观评价方法的组合。主观评价通常涉及人类观察者对图像质量的判断，而客观评价则依赖于量化指标，如信息熵、对比度等。通过综合主观和客观评价，可以更准确地评估图像融合的效果和性能。 在郭佳的硕士学位论文中，研究涵盖了红外与可见光图像融合的多个方面，包括图像的来源和特点、红外图像的自适应增强、基于互信息的图像配准以及融合效果的评价方法。这些研究为红外与可见光图像融合提供了理论基础和技术支持，有助于提升融合系统的性能和实用性。