红外图像处理：自适应特征增强与融合技术

"2灰度变换1191-noip课件 - fft算法讲解" 这篇资料主要探讨了图像处理中的灰度变换技术，特别是在图像增强和红外图像处理中的应用。灰度变换是改变图像中像素灰度值的过程，常用于调整图像的对比度和去除噪声。变换函数通常是一个映射关系，将原始图像的灰度值映射到新的灰度范围内，以达到增强对比度的效果。例如，线性灰度变换公式展示了如何通过灰度比例拉伸或压缩来优化图像的灰度分布。 灰度变换方法简单易行，但标准的灰度变换对所有灰度级应用相同的操作，这可能并不符合实际需求。在红外图像处理中，通常我们更关注目标而非背景，因此需要选择合适的阈值分割图像，然后对目标和背景应用不同的灰度变换策略。目标区域的灰度级会被拉伸以增强对比度，而背景区域则被压缩，以突出目标并减少不重要的背景细节。 最大类间方差法（OTSU），由日本学者大津在1979年提出，是一种自适应的阈值选择方法，用于图像分割。这种方法旨在最大化背景和前景之间的类间方差，从而找到最佳分割点，降低误分类的概率。通过最大化类间方差，可以更好地分离目标和背景，从而优化图像增强处理的结果。 此外，文件还提到了红外与可见光图像融合技术，这是多传感器图像融合领域的热门研究方向。通过融合来自不同波段的图像，可以充分利用它们的信息互补性，提高目标探测的效率和图像的质量。在这一领域的研究中，包括了红外图像的自适应增强算法、基于图像互信息的配准方法、以及一种改进的基于边缘检测的小波变换图像融合方法。这些技术有助于突出图像的边缘细节，提高图像分辨率，增加目标发现和识别的可能性。 综合评价方法也是图像融合研究的重要组成部分，通过结合主观和客观的评价指标，可以更准确地评估图像融合的效果。这包括了对图像质量、信息保留和视觉感知的综合考量。 关键词涵盖了红外图像、可见光图像、图像融合、图像增强、图像配准和融合效果评估等多个核心概念，表明这份资料全面地探讨了这些关键技术和方法在实际应用中的重要性。