红外与可见光图像融合技术：算法与预处理

"图像预处理-noip课件 - fft算法讲解" 本文主要探讨了图像预处理、图像配准以及红外与可见光图像融合技术。在图像处理领域，图像预处理是确保后续分析和处理效果的关键步骤。对于图像配准，其主要目的是找到两幅或多幅图像之间的对应关系，以便于比较、分析或融合图像信息。图像融合则是结合不同传感器（如红外和可见光）捕获的信息，提高目标检测和识别的能力。 1. 图像预处理 图像预处理是为了减少图像间存在的差异，包括灰度值偏差和几何变形。对于灰度偏差，可以通过图像归一化来校正，消除由光照、成像系统性能等因素引起的图像整体灰度差异。此外，如果图像存在高频噪声，可以使用低通滤波器进行平滑处理，改善图像质量。 2. 图像配准 图像配准的关键在于特征匹配和空间变换。特征匹配通常涉及自动提取图像的显著特征点，如边缘、角点，然后通过配准算法实现匹配。控制点的选择要求分布均匀、有明显标识且数量充足。根据匹配的控制点，可以建立图像间的映射关系，实现几何校正。 3. 红外与可见光图像融合 红外与可见光图像融合是多传感器图像融合领域的热门研究方向，因为这两种图像提供互补信息。红外图像感应的是目标的热辐射，而可见光图像反映的是物体的形状和颜色。通过融合，可以增强目标探测的时空覆盖，提高空间分辨率。本文提出了一种自适应的红外目标特征增强算法，以改善红外图像的显示效果，并选择了基于图像互信息的配准算法，实现了像素级别的配准精度。 4. 融合方法 论文还介绍了一种改进的小波变换图像融合方法，结合边缘检测，以突出图像的边缘细节，提升图像的分辨效果和识别率。同时，文中还提出了一个综合评价方法，结合主观和客观评价指标，以准确评估图像融合的质量。 关键词: 图像预处理, 图像配准, 红外图像, 可见光图像, 图像融合, 图像增强, 融合效果评估 图像预处理和配准是提高图像质量和匹配精度的重要手段，而红外与可见光图像的融合则可以充分利用不同波段信息，提高图像分析的效能。本文的研究工作不仅深入探讨了这些关键技术，还提出并验证了新的算法，对于图像处理和融合领域的实践具有重要参考价值。