基于小波变换的红外可见光图像融合算法提升图像信息

本文主要探讨了"基于小波变换的红外和可见光图像融合算法"这一主题，针对红外和可见光图像在军事和环境监控等领域的应用价值。红外图像具有识别伪装目标的能力，并在复杂天气条件下仍能清晰成像，而可见光图像尽管易受天气影响，但其光谱分辨率极高。通过在同一视场内同时采集这两种图像，结合小波变换技术，可以实现它们的有效融合。 小波变换是一种重要的信号处理工具，尤其在图像处理中，它能够将源图像分解为高频子图像和低频子图像，这两类图像分别反映了图像的细节和结构信息。通过分析高频子图像和低频子图像的数据分布，论文提出了一种融合规则，旨在确定最佳的融合算子，以计算出原始多源图像在融合图像中的比例。这样做的目的是在融合后的图像中保留红外图像的优点（如目标识别）和可见光图像的高光谱分辨率，从而增强整体图像的信息含量。 为了评估融合后的图像质量，作者采用了多种定量评价指标，包括均值、信息熵、交叉熵、扭曲程度和相关系数等，这些指标可以从不同的角度衡量图像融合的性能，如图像的清晰度、对比度以及结构保持性等。 论文的研究方向可能集中在信号处理、计算机视觉或者遥感技术领域，针对的是如何提高多模态图像数据的综合利用效率，以提升图像处理系统的整体效能。导师奎蓟塾援的指导下，研究生通过深入研究，不仅提升了对小波变换的理解，还掌握了图像融合算法的实际操作技巧，为该领域的进一步发展做出了贡献。 这篇论文提供了一种实用的方法，通过小波变换技术优化红外和可见光图像的融合，为实际应用中的图像增强和目标识别提供了新的解决方案。同时，研究结果对于改进天气条件下的目标检测系统以及提升多传感器数据融合能力具有重要意义。