红外与可见光图像融合技术：加权平均与边缘检测

"这篇硕士论文主要探讨了红外与可见光图像融合技术，包括图像融合的重要性、相关算法、图像增强、图像配准以及融合效果的评估方法。作者提出了自适应红外目标特征增强算法、基于图像互信息的配准算法和一种改进的小波变换图像融合方法，并对这些方法进行了实验验证和效果评估。" 在图像融合领域，【1加权平均图像融合方法】是一种常见的简单处理方式。这种方法不涉及复杂的图像变换，而是直接对源图像中的像素进行加权平均操作，以生成融合图像。例如，如果有两幅源图像A和B，它们的大小相同，融合后的图像F可以通过将A和B的每个对应像素的灰度值按权重q1和q2进行加权平均得到。公式表示为F(nl, n2) = q1A(nl, n2) + q2B(nl, n2)，其中nl和n2分别代表像素的行和列编号，q1和q2为权重系数，通常要求q1 + q2 = 1。这种融合方法适用于多源图像的集成，能有效地结合不同图像的信息。 在【红外与可见光图像融合技术】中，由于红外图像和可见光图像分别捕获了目标的不同波段信息，它们之间存在互补性。融合这两类图像可以拓宽目标探测的时空范围，提升系统空间分辨率。论文作者郭佳针对红外图像的灰度直方图双峰特性，提出了一种【自适应红外目标特征增强算法】，通过实验验证了该算法能有效增强红外图像的特征。 在图像处理中，【图像配准】是必不可少的步骤。论文中采用了基于【图像互信息】的配准算法，该方法能实现像素级的精确配准，确保融合前的图像对齐。此外，作者还提出了一种【改进的基于边缘检测的小波变换图像融合方法】，这种方法能在保持图像细节的同时，提升图像的分辨率和目标识别效果。 最后，论文讨论了【图像融合效果评估】，提出了结合主观和客观评价的综合评价体系，以更准确地评估融合图像的质量。这种评价方法不仅考虑了人的视觉感知，也包含了定量的客观指标，确保了评价的全面性和准确性。 这篇硕士论文深入研究了红外与可见光图像融合的各个方面，从图像增强、配准到融合算法设计和效果评估，为多传感器图像融合提供了有价值的理论和技术支持。