红外与可见光图像融合技术的质量评价研究

"图像融合的质量评价-组态王使用手册（完全版）" 本文主要探讨了红外与可见光图像融合的相关知识，包括融合方案和质量评价方法。在红外与可见光图像融合中，有三种主要的融合策略：像素级、特征级和基于区域的融合。像素级融合是最基础的方法，它直接对像素值进行操作；特征级融合则关注图像的高级特征，如边缘、纹理等；基于区域的融合则根据图像内容将图像分割为多个区域，每个区域采用不同的融合规则，以最大化保留源图像的信息。 在图像融合的质量评价中，这是一个关键环节，用于比较不同融合方法的效果。评价方法分为主观评价和客观评价。主观评价依赖于人的视觉感知，通常采用多观测者对图像的整体清晰度、信息保留程度和细节表现进行评估。国际上常用的是五级评价标准。客观评价则是通过量化计算图像的各种特征信息，如信噪比、对比度等，来客观地衡量图像质量。 硕士学位论文《红外与可见光图像融合技术的研究》深入探讨了这一主题，作者通过实验和理论分析，研究了如何改进图像融合算法，以达到更好的融合效果。论文中可能涉及到了图像处理的最新技术和方法，如显著性计算在融合中的应用，以及如何利用这些技术来优化融合过程，提高图像的辨识度和信息完整性。 图像融合是多源图像处理的重要组成部分，尤其在军事、遥感、医学等领域有广泛应用。通过有效的质量评价和不断的技术创新，可以提升融合图像的质量，从而更好地服务于实际应用。