红外偏振图像融合增强：基于HSV空间的改进算法

"基于HSV空间的红外偏振图像改进融合算法 (2014年) - 研究了红外偏振图像的融合方法，通过改进HSV色彩空间的融合策略，提高了图像的强度和对比度，适用于目标识别" 本文是工程技术领域的论文，探讨了一种针对红外偏振图像的融合算法优化。在红外偏振成像中，图像通常具有高对比度但低强度的特点。作者基于标准HSV（色调、饱和度、价值）颜色空间，深入研究了偏振图像的生成原理和融合方法。 传统的HSV融合算法可能无法充分利用红外偏振图像的特性。因此，该研究提出了一种改进的HSV融合算法，旨在解决这一问题。新算法的关键在于利用原始偏振图像的灰度均值和极值来调整图像强度。通过这种修正，可以确保融合后的图像既保留了原有的高对比度，又增强了图像的强度。 实验部分，研究者在室内和室外环境下对人造目标进行了测试，以验证改进算法的效果。结果显示，与原始红外图像相比，改进的HSV融合算法能够使灰度均值提高最多216%，对比度提高最多1384%；相较于标准HSV融合图像，灰度均值提升了1363%，对比度提升了292%。这些显著的提升对于后续的目标识别任务至关重要，因为更强的图像强度和对比度有助于提高识别的准确性和效率。 这项工作为红外偏振图像的融合提供了新的思路，通过优化HSV空间的处理，有效地改善了图像的质量，为红外偏振图像在目标识别领域的应用奠定了坚实的基础。其理论和实践意义都对红外成像技术的发展有着积极的推动作用。