基于小波变换的红外可见光图像融合方法研究

本文主要探讨了"基于像素值选择的红外与可见光图像融合方法"，发表于2011年2月的天津理工大学学报第27卷第1期。夜视系统在驾驶和军事等领域发挥着重要作用，其中红外图像能提供光图像无法捕捉的额外信息，比如热量和热辐射。然而，红外图像在可视性和关键特征方面存在局限性，如难以辨识颜色和纹理，这限制了其在导航和目标识别中的性能。 论文的核心贡献是提出了一种基于小波变换的图像融合技术。小波变换是一种数学工具，它能够在多尺度上分析信号，捕捉不同频率成分，这对于处理和融合两种不同类型的图像（如红外和可见光）非常有价值。通过小波变换，可以提取出红外图像中的有用信息并结合可见光图像的视觉特性，从而生成融合后的图像，增强整体的图像质量和细节表现。 在融合规则的设计上，作者考虑了像素值的选择策略，这意味着融合过程不仅要考虑图像内容的相关性，还要考虑像素间的相似性。他们可能采用了诸如亮度、对比度、纹理等信息作为融合准则，以实现最佳的视觉效果和信息融合。 实验部分展示了如何实际应用这种技术，通过对不同波段的相机图像进行融合，例如可见光和近红外或热红外，来提升夜间或低光照条件下的视觉感知能力。这种方法旨在解决红外图像在某些场景下缺乏鲜明色彩和细节的问题，从而提高夜视系统的整体效能。 关键词包括"图像融合"、"小波变换"以及"融合规则"，这些都是论文核心研究的技术手段和方法论。通过这种方式，论文不仅介绍了理论概念，还提供了实际操作的案例，对于从事图像处理、计算机视觉或者夜视系统研发的专业人员具有较高的参考价值。这篇论文是红外与可见光图像融合领域的创新尝试，展示了小波变换在提升图像质量方面的潜力。