红外可见光图像融合方法及其应用提升

红外图像与可见光图像融合笔记深入探讨了两种不同成像方式的图像融合技术。图像融合是将来自红外和可见光传感器的多幅图像合成为一幅综合信息丰富的图像，这对于提升图像质量、增强目标识别和分析至关重要。在融合过程中，预处理技术起着关键作用，包括图像去噪（如使用滤波器减少噪声干扰）、图像配准（确保不同视角或时间下的图像在同一参考系下）和图像增强（突出目标特征，提高视觉效果）。 融合方法通常采用多种变换，如IHS变换和小波变换。本文介绍了一种结合这两种变换的融合策略。首先，对可见光图像进行IHS变换，将其分解为I、H和S三个通道；红外图像则通过增强处理，然后对I通道和增强后的红外图像进行双层小波分解，分别处理高频和低频信息。通过基于窗口的融合规则，将这两个子带信息整合，再进行小波重构和IHS逆变换，最终得到融合后的图像。 IHS变换的优势在于色彩保真，而小波变换则有助于细节提取和噪声抑制。然而，传统的单一变换可能无法充分利用两种图像的优势。结合两者后，融合结果既保留了可见光图像的彩色信息，又增强了红外图像对目标信息的捕捉，从而提高了整体图像质量和目标识别性能。 红外图像与可见光图像存在显著差异：红外图像主要反映景物的温度差或辐射差，不受风沙烟雾等因素影响，但在细节表现、对比度和成像质量上不如可见光图像。可见光图像依赖目标物体的反射，色彩丰富，但容易受遮挡影响。将两者融合可以解决单一传感器的局限性，提供更全面、清晰的场景表达。 通过融合，图像的分辨率得以提高，光谱信息增强，使得在复杂环境下（如夜间、烟雾遮挡）也能更有效地识别目标，改善了人眼的判读体验。然而，融合过程中的噪声控制、对比度调整和图像质量优化仍然是融合技术的核心挑战，需要不断研究和优化算法以实现最佳的融合效果。