红外偏振图像融合技术对比分析

"这篇论文是关于不同图像融合技术在融合性能上的分析比较研究，由原惠峰、杨风暴、张雷和牛涛共同撰写，来自中北大学信息与通信工程学院。研究主要针对现有的红外偏振图像融合算法的局限性，提出对比分析多种图像融合技术，包括小波包变换（WPT）、双树复小波变换（DTCWT）、非下采样剪切波变换（NSST）、非下采样轮廓波变换（NSCT）、主成分分析（PCA）等，以评估它们在融合红外偏振与光强图像时的效果，并通过梯形模糊数构建客观评价指标阈值来对比分析融合效果。" 正文： 图像融合是一种将多源图像信息整合成单一图像的技术，旨在增强图像的视觉效果和信息含量。这篇研究着重讨论了当前红外偏振图像融合算法的问题，即单一固定融合技术可能无法全面捕捉源图像的变化特征，从而影响融合效果。为解决这个问题，研究者们对多种图像融合技术进行了深入的比较和分析。 1. 小波包变换（WPT）：WPT能有效地分解图像到不同频域，对源图像信息进行多层次的融合，特别适合于融合图像的细节信息。 2. 双树复小波变换（DTCWT）：DTCWT提供了良好的方向选择性和更好的频谱分辨率，对图像边缘和轮廓的融合表现优秀。 3. 非下采样剪切波变换（NSST）：NSST利用剪切波的多尺度和多方向特性，能在保持图像细节的同时减少计算复杂度。 4. 非下采样轮廓波变换（NSCT）：NSCT结合了小波变换和多分辨分析的优点，对图像的边缘和结构有着良好的保留能力。 5. 主成分分析（PCA）：PCA通过线性变换将原始数据转换到一组新的坐标系中，当某一源图像提供大量信息时，PCA能有效提取主要特征，但可能会丢失局部重要信息。 6. 顶帽变换（Top-hat）：Top-hat变换可以突出图像的局部特征，尤其是在边缘和噪声区域，对于图像的边缘融合有较好的效果。 然而，一些融合技术如离散小波变换（DWT）和多分辨率奇异值分解（MSVD）在融合后可能会出现明显的块效应和锯齿状边缘，这降低了图像的视觉质量和信息保真度。PCA在信息量大的源图像融合中表现出色，但可能忽略局部特征，而Top-hat变换则擅长突出局部特征，但可能对全局信息融合不足。 每种图像融合技术都有其独特的优势和局限性，选择合适的融合技术应根据具体的应用场景和信息需求。论文通过梯形模糊数构建的客观评价指标阈值为评估和比较这些技术提供了科学的依据，有助于未来在图像融合领域的进一步研究和优化。