红外与可见光图像融合技术：算法与增强

"特征级融合-noip课件 - fft算法讲解" 图像融合技术是多传感器信息融合的重要组成部分，尤其在红外与可见光图像融合方面，它能够利用不同波段的互补信息，提高目标探测的覆盖范围和空间分辨率。图像融合主要分为像素级、特征级和决策级三个层次。 1. 像素级融合 像素级融合是最基础的融合方式，直接处理图像的像素点。这一层次的融合提供了丰富的细节信息，但处理数据量大，成本较高，通常需要严格的图像配准。常见的像素级融合算法包括逻辑滤波器法、加权平均法、数学形态学方法、金字塔图像融合法和小波变换图像融合法。在多谱或高谱图像融合中，HIS变换、PCA法、颜色归一化和合成变量比值变换等也是常用的方法。 2. 特征级融合 特征级融合在图像特征提取后进行，它融合不同类型的特征信息，如边缘、形状和纹理，生成联合特征空间，数据量显著减少，有利于实时处理。这种方法提高了处理和传输效率，降低了处理成本。红外与可见光图像的特征级融合可以更精确地描述目标特性。 红外与可见光图像融合技术是当前的研究热点。在郭佳的硕士论文中，针对红外图像的局部双峰灰度直方图特性，提出了一种自适应红外目标特征增强算法，实验验证了其增强效果。同时，论文采用了基于图像互信息的配准算法，达到了像素级的配准精度。在像素级融合算法比较后，提出了一种改进的小波变换融合方法，该方法能够突出图像边缘细节，提高图像分辨率。最后，论文提出了一个结合主观和客观评价的综合评价体系，确保对融合效果的准确评估。 关键词：红外图像、可见光图像、图像融合、图像增强、图像配准、融合效果评估 本文深入探讨了图像融合的理论和实践，特别是在红外与可见光图像融合领域的应用，为多传感器信息融合提供了理论支持和技术参考。通过特征级融合，不仅可以提高图像处理效率，还能更好地揭示和利用图像中的有用信息。