红外与可见光图像融合技术探究

"红外与可见光图像融合的基本方法-组态王使用手册（完全版）" 本文主要讨论了红外与可见光图像融合的基本方法，这是一种将两种不同类型的图像信息结合的技术，旨在提升图像识别和分析的效果。图像融合分为变换域和空域两大类算法。变换域方法通常涉及图像的多尺度分解，而空域方法则包括数学统计分析、彩色图像融合算法以及人工智能和神经网络融合算法。 在2.3.1节中，重点介绍了基于空域的融合方法，特别是像素加权融合策略。这种方法适用于灰度和彩色图像。对于灰度图像，融合过程基于像素点的灰度值，通过一个加权系数分配规则来确定融合图像的像素灰度。公式(2-1)展示了这个过程，其中A和B代表两幅输入图像，F表示融合图像，而ω1和ω2是对应的加权系数。这些系数需要满足ω1 + ω2 = 1的条件，且可以通过分析像素的特性来计算。加权融合算法的关键在于确定合适的权值，常见的策略有选择像素灰度值较大的、较小的或者取平均值。 像素灰度值选大的决策策略如式(2-2)所示，这种策略倾向于保留图像中具有较高灰度值的信息，因为这些区域可能包含更多的细节或者重要的特征。在实际应用中，选择合适的加权系数取决于应用场景的需求和图像特征，例如在目标检测或场景理解任务中，可能更关注高对比度或热源信息，这时权值分配可能会偏向红外图像。 戴向东的硕士学位论文进一步深入研究了红外与可见光图像融合技术，涉及通信与信息系统的学科领域。论文探讨了多源传感器成像技术的发展，以及如何通过融合技术优化图像信息。作者还明确了论文的原创性和使用授权，同意电子科技大学保留和使用学位论文的相关权益，并可能将其内容用于数据库检索和复制。 红外与可见光图像融合是一种提高图像质量和分析效果的技术，通过空域的像素加权融合方法，能够有效地整合两种不同波段的图像信息，适应多种应用场景，如目标检测、监控和环境感知等。这一领域的研究不仅涉及图像处理理论，还与通信技术和信息系统的实践应用紧密相连。