基于DT-CWT的红外与可见光图像融合新算法

资源摘要信息:"红外与可见光图像自适应融合源代码" 该资源是一套源代码，它专门针对处理和融合红外图像与低可见光图像的技术难题，提出了一种基于双树复小波变换（DT-CWT）的自适应融合算法。该算法的核心在于其对图像的平移不变性和方向选择性的优化处理，使其更适合人类视觉系统。具体技术内容和特点如下： 1. 算法设计： - 算法基于DT-CWT，对源图像进行多尺度分解，以分析不同尺度上的图像特征。 - 通过引入免疫克隆选择算法对低通子带的系数特征进行自适应处理，定义亲和度函数，以获得最优的融合权值。 - 对于高通子带，基于人类视觉特性定义局部方向对比度，并以此作为融合准则，以增强源图像的对比度和细节信息。 2. 算法优势： - 与传统的基于小波的融合方法相比，本算法展现出更强的自适应性和鲁棒性，能够更好地保护和显示图像的边缘和细节信息。 - 融合后的图像在对比度和清晰度方面都有显著提升。 3. 应用范围： - 该算法特别适用于需要在低可见光和红外图像融合中优化视觉效果的场景，比如夜间监控、军事侦察、卫星遥感图像处理等领域。 4. 技术实现： - 该算法使用Matlab编程语言实现，Matlab以其强大的矩阵运算能力和丰富的图像处理库支持，使得算法的开发和测试变得相对简单高效。 5. 具体文件信息： - 压缩包中的文件名"红外与可见光图像自适应融合源代码_1602081015"暗示了该源代码的版本信息，时间戳"1602081015"可能代表了源代码创建或最后更新的时间点。 6. 算法研究的背景： - 红外成像与可见光成像各有优缺点，红外成像能在夜间或者能见度低的情况下捕捉图像，但细节和分辨率较差；而可见光成像在正常光照下清晰度高，但夜间表现不佳。因此，将两者有效融合，可以在夜间和低能见度环境下提供更丰富的图像信息。 7. 算法的应用价值： - 在安全监控、环境监测、智能交通系统等领域，图像融合技术可以提供更全面和准确的信息，增强系统的响应能力和决策支持，提高工作效率和准确性。 总结来说，这套红外与可见光图像自适应融合源代码是通过特定的数学算法和图像处理技术，解决红外与可见光图像融合问题，提升图像质量的实用工具。其特点在于自适应性和鲁棒性，使得融合后的图像对比度和清晰度得到显著提升，为图像分析和处理提供了一种有效的技术手段。