红外与可见光图像融合技术：增强、配准与评估

"图像变换与重采样-noip课件 - fft算法讲解" 图像变换与重采样是图像处理中的核心概念，特别是在图像配准和融合技术中起到关键作用。图像配准是通过寻找两个或多个图像之间的对应关系，使它们在几何形状和灰度值上对齐，这一过程涉及图像的空间变换和灰度变换。图像变换通常是通过映射图像的像素坐标到新的坐标系中，而灰度变换则调整像素的亮度或色彩值。 在图像配准的一般模型中，假设我们有两个图像f和g，它们的定义域和值域分别为Qf、Qg和Rf、Rg。图像f作为参考图像，图像g需要通过空间变换S和灰度变换H来匹配f。这个过程可以用公式(3.1)来描述，其中g'是变换后的图像，p和q是图像g和f的像素坐标，%和κ是变换参数。 图像变换参数的集合由S和H共同构成，记为Ω。两图像之间的相似度函数O，如公式(3.5)所示，衡量了变换后图像g'与f之间的相似程度，通常使用距离度量或相关性指标。目标是找到最佳的变换参数组合，使相似度达到最大或最小。 在实际操作中，为了确保配准的准确性，图像通常需要具有相同的分辨率。如果分辨率不同，高分辨率图像会被下采样至与待配准图像相同的分辨率，然后执行空间和灰度变换，最后使用插值方法恢复到原始分辨率，以保持细节清晰度。 图像融合，特别是在红外与可见光图像融合中，是利用多传感器信息互补性的技术，旨在增强目标检测和识别能力。红外图像提供温度信息，而可见光图像揭示物体的形状和颜色，两者融合可以提高系统的空间分辨率和探测范围。例如，在硕士论文中，郭佳提出了自适应红外目标特征增强算法，以改善红外图像的视觉效果，并采用基于互信息的图像配准算法实现像素级别的精确对齐。此外，他们还研究了一种改进的小波变换图像融合方法，强调边缘细节的保留，从而提升图像质量和识别效果。 图像融合的效果评估通常结合主观和客观标准，包括视觉质量、信息保真度和结构相似性等指标。综合评价体系能够全面评估融合结果，为图像处理提供反馈和优化依据。 关键词：图像变换、重采样、图像配准、图像融合、图像增强、融合效果评估、红外图像、可见光图像、小波变换、互信息。