红外与可见光图像融合技术：算法与增强

"这篇资源是一篇关于红外与可见光图像融合技术的硕士论文，作者郭佳，导师刘卫国，专业光学工程。论文探讨了图像融合技术，特别是红外与可见光图像融合，以及相关的算法。内容包括图像来源与特点、红外图像的自适应特征增强、基于图像互信息的配准算法、小波变换图像融合方法，以及融合效果的主观与客观评价方法。" 在图像融合领域，像素级融合是关键的研究方向。像素级融合算法涉及将图像的原始像素值进行处理，以生成新的融合图像，这种处理通常能够增强图像的某些特性，比如提高空间分辨率、增强对比度或者揭示隐藏信息。本论文主要研究了像素级图像融合算法，将红外与可见光图像融合作为一个重点。 红外与可见光图像融合技术利用了两种不同类型图像的互补信息，红外图像捕获目标的热辐射，而可见光图像则反映目标的颜色和形状。通过融合，可以同时利用两者的优势，扩大探测范围，提升目标识别能力。论文中提出了一种针对红外图像的自适应特征增强算法，该算法能够针对红外图像的灰度直方图局部双峰特征进行有效增强，提高图像的可读性和目标识别度。 图像配准是融合过程中的另一关键步骤，确保两幅图像在像素级别的对应。论文选择了基于图像互信息的配准方法，这种方法可以实现高精度的配准，达到像素级的准确性，为后续的融合处理打下基础。 在像素级融合算法的比较研究基础上，论文提出了一种改进的小波变换融合方法，结合边缘检测，旨在突出图像的边缘细节，从而提高图像的分辨率和视觉效果。实验结果显示，这种方法在融合效果上表现出色，能有效提升目标的发现和识别概率。 最后，为了全面评估图像融合的效果，论文还提出了一个结合主观和客观评价的综合评价体系。主观评价通常依赖于观察者对图像质量的直观感受，而客观评价则依赖于量化指标。综合两者，可以更准确地评估融合图像的质量和实用性。 关键词涉及到的关键点包括红外图像的处理，可见光图像的融合，图像增强技术用于改善图像质量，图像配准确保图像对齐，以及融合效果的评估方法，这些都是图像融合研究的核心要素。