多源图像融合与增强技术在图像处理中的应用研究

"该资源是一篇关于图像融合方法的研究硕士论文，作者是余大彦，指导教师为伍瑞卿副教授，来自电子科技大学电子与通信工程领域。论文主要探讨了如何通过图像增强和融合技术提高图像的清晰度和信息获取效率，特别是在军事和医疗领域的应用。" 在图像融合领域，其目标是整合不同波段图像的优势，生成具有更多细节和清晰目标的图像。论文首先概述了图像融合的不同级别，特别是红外与可见光图像的融合技术。这两种类型的图像融合有助于在不同的光照和环境条件下获取更全面的信息。 接着，论文详细介绍了几种常用的像素级融合算法。像素级融合是最基础的图像融合方法，它直接操作图像的像素值进行合并。例如，Laplacian金字塔融合算法利用图像的高频信息来合成新图像，小波金字塔融合算法则利用小波变换在多尺度上融合图像，而NSCT（Nonsubsampled Contourlet Transform）融合算法结合了方向敏感性和亚采样特性，通常能提供更好的细节保留和噪声抑制能力。论文通过实验对比这些算法的性能，为后续研究提供了参考。 论文的一个创新点在于强调了图像增强在融合过程中的重要性。作者研究了多种图像增强算法，如自适应直方图均衡化、MSRCR（Multi-Scale Retinex with Color Restoration）算法和图像暗通道去雾算法。针对特定的图像问题，如眩光和烟雾，作者提出了一种非线性曲线调整的增强算法和改进的暗通道去雾方法。实验结果显示，这些增强算法能有效改善低光照条件下的眩光图像和烟雾环境下的图像质量，避免了传统增强方法可能导致的高亮区域信息丢失。 论文进一步将增强后的多源图像进行融合实验，证明了增强步骤对于提升最终融合结果的重要性。通过对比增强前后的融合效果，论文证实了所提出的图像增强算法能显著提高融合图像的质量和信息含量。 这篇论文深入研究了图像融合的理论与实践，尤其是在图像增强方面的贡献，为多源图像处理和分析提供了新的思路和方法。这对于推动图像融合技术的发展，以及在军事侦察、遥感、医疗成像等领域的应用具有重要的科学价值和实际意义。