对比度增强红外与可见光图像融合算法

"基于对比度增强的红外与可见光图像融合" 本文提出了一种针对低亮度红外与可见光图像融合的新型算法，旨在提升融合图像的视觉效果。该方法首先运用双边滤波器来估计图像的光照信息，然后在此基础上进行双边滤波子带分解的多尺度Retinex变换。这一变换有助于改善图像的对比度，特别是在低光照环境下。 接下来，为了增强图像的细节表现，论文采用了基于局部空间频率的细节增强融合策略。这一策略在子带内部进行系数融合，能够确保图像的微小特征得到保留和突出。同时，通过全局方差加权融合策略，算法能够在子带之间进行有效的融合，进一步优化图像的整体结构和层次感。 最后，融合结果经过非线性拉伸处理，将其从对数域映射到显示域，使得最终的融合图像不仅对比度提升，而且能避免光晕现象，提高图像的清晰度。实验结果显示，该算法在实际应用中能够有效地消除不良影响，提高图像的视觉质量，使细节信息更为鲜明。 关键词中的"图像处理"、"对比度增强"、"双边滤波"、"子带分解多尺度Retinex"和"图像融合"揭示了文章的核心技术。其中，"图像处理"是指对图像进行的一系列操作，以改善其质量和分析性能；"对比度增强"是提升图像中不同区域亮度差异的技术，使得图像的视觉效果更加鲜明；"双边滤波"是一种兼顾空间和灰度一致性的滤波方法，适用于保留图像边缘的同时平滑噪声；"子带分解多尺度Retinex"是一种基于多尺度理论和Retinex模型的图像处理技术，用于增强图像的对比度和细节；"图像融合"则是将多个源图像的信息整合在一起，生成具有更多视觉信息的新图像。 该研究提出的对比度增强图像融合算法结合了双边滤波和多尺度Retinex变换，利用局部和全局策略优化融合过程，提高了红外与可见光图像融合的性能，尤其适用于低光照环境下的图像处理任务。这一方法对于军事、医疗、遥感等领域的图像分析有着重要的应用价值。