伪彩色融合图像聚类在夜视图像上色算法中的应用

"基于伪彩色融合图像聚类的夜视图像上色算法" 本文提出了一种创新的夜视图像上色方法，它结合了小波融合和伪彩色融合图像的C均值聚类技术，用于图像色彩传递。这种方法首先将可见光和红外图像通过小波融合技术合并成一个灰度融合图像，这样的融合图像保留了良好的纹理和目标信息。接着，对源彩色图像进行基于连接相对熵的彩色阈值分割，以提取关键颜色区域。 随后的关键步骤是利用伪彩色融合图像的C均值聚类策略。作者们设计了一种新的方法，将伪彩色融合图像的彩色信息作为特征向量，以此对灰度融合图像进行分类。这种分类过程能够更准确地捕捉图像的色彩分布，从而提高色彩传递的准确性。最后，基于分类结果进行色彩恢复，生成更为自然、色彩真实的彩色夜视图像。 这一技术的应用显著改善了夜视图像的视觉效果，使得图像色彩更加接近真实，纹理清晰，有助于人眼识别目标。文章详细阐述了每一步的技术细节和实现过程，展示了实验结果，证明了该方法的有效性和实用性。这种方法对于夜间监控、军事侦察以及自动驾驶等领域的图像处理具有重要价值，可以提升低光照环境下图像的可读性和分析能力。通过这种方式，可以自动化处理大量夜视图像，提高处理效率，同时保证图像质量，为后续的人工或机器识别提供有力支持。