红外与可见光图像融合技术：算法与配准研究

"图像配准简介-noip课件 - fft算法讲解 - 图像融合" 图像配准是图像处理的核心技术之一，主要任务是将两幅或多幅图像中的对应结构或物体对齐，以便于比较、分析或整合信息。这一过程广泛应用于各种领域，包括计算机视觉、医学图像分析、遥感数据处理等。图像配准的关键在于找到最佳的几何和/或灰度变换，使图像在考虑变形因素后达到最佳匹配。配准算法的选择依赖于图像的畸变类型，例如，可能需要处理平移、旋转、缩放、形变等多种情况。 图像配准的应用可以分为四类：多视角分析用于扩展视图或获取三维信息；多模态分析整合不同传感器的数据以提供更丰富的场景描述；多时相分析关注场景随时间的变化；场景到模型的配准则用于比较实际场景与模型之间的对应。每种应用都有其特定的配准需求和技术，没有通用的最佳解决方案，需要根据具体情况选择或设计合适的算法。 在图像融合领域，例如西安工业大学郭佳的硕士论文中提到的红外与可见光图像融合，是多传感器图像融合的热点。红外图像和可见光图像在信息上互补，融合处理能增强目标探测的能力，提高空间和时间分辨率。论文介绍了针对红外图像的自适应特征增强算法，以及基于互信息的图像配准方法，以实现像素级的精确对齐。此外，还提出了一种改进的小波变换图像融合算法，强调边缘细节，提升图像分辨率和识别效果。最后，通过结合主观和客观评价方法，建立了综合评价体系，以更准确地评估图像融合的质量。 图像融合技术涉及到图像增强、配准和效果评估等多个方面，每一步都对最终结果有着重要影响。图像增强旨在改善图像质量，提高信息的可读性；配准确保不同图像间的对应关系正确；而融合效果评估则用于衡量融合算法的成功程度。这些技术的不断发展和完善，对于推动图像处理和分析技术的进步至关重要。