红外与可见光图像融合：自适应增强与融合算法研究

本篇文档主要探讨了在算法教学中的FFT（快速傅立叶变换）算法讲解，同时也关注了图像处理中的两个关键环节：中值滤波和灰度直方图分割。中值滤波作为一种非线性信号处理技术，通过使用3x3的窗口对图像进行处理，用于去除噪声，提升图像质量。在实际应用中，例如红外图像处理，中值滤波后的图像有助于后续特征提取。 针对红外图像，由于其灰度直方图常常呈现局域双峰特性，文档提出了自适应的灰度直方图分割方法。这种方法通过找到双峰之间的最低谷灰度级作为分割阈值，有效地分离出目标和背景，这对于红外图像的处理和目标检测至关重要。这种方法在实际的红外与可见光图像融合中，利用了两种传感器数据的互补性，能够扩展目标探测的空间和时间范围，提高空间分辨率。 文章以西安工业大学硕士研究生郭佳的研究工作为例，他专注于红外与可见光图像融合技术的研究。该研究不仅介绍了图像融合技术的重要性，而且详细阐述了针对红外图像的特征增强、图像配准和融合效果评估的方法。在配准方面，选择基于图像互信息的方法，以实现像素级的精确匹配。而在融合算法上，提出了一种改进的小波变换融合方法，强调了边缘检测对于突出细节和提升图像分辨率的作用。 在评估图像融合效果时，本文不仅考虑了传统的客观评价指标，还结合主观评价，提出了一种综合评价体系，旨在提供更为准确的图像融合效果评估。通过一系列的仿真实验和对比研究，证明了这些方法的有效性和实用性，为红外与可见光图像融合技术的实际应用提供了有价值的技术支持。