红外与可见光图像融合技术：算法与评价

"主观评价尺度评分表用于评估图像融合效果，包括五级质量尺度和妨碍尺度，适用于一般人和专业人员。图像融合技术是多传感器信息融合的重要分支，特别是在红外与可见光图像融合中，能够增强目标探测和识别能力。本文介绍了红外与可见光图像的特点，提出了一种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边缘检测小波变换融合方法，同时探讨了主观和客观评价方法，并提出了综合评价体系。" 在图像处理和计算机视觉领域，图像融合是关键的技术之一，它涉及到多个传感器数据的整合，以提供更全面、更清晰的场景理解。在【标题】中提到的“fft算法讲解”，FFT（快速傅里叶变换）通常用于图像处理中的频域分析和变换，对于图像融合也有重要作用，尤其是在小波变换融合方法中，FFT可以加速计算过程。 在【描述】中，强调了图像主观评价的重要性，尽管它受到多种因素影响，但仍然是评价图像质量不可或缺的一部分。主观评价尺度评分表如表5.1所示，分为五级质量尺度和妨碍尺度，适用于不同背景的评价者。质量尺度主要关注整体图像质量，而妨碍尺度则更侧重于识别图像中的问题或缺陷。 在【部分内容】中，提到了红外与可见光图像融合的研究，这是多传感器图像融合中的热点。这种融合技术可以利用两种不同类型图像的互补信息，提高探测性能和识别效率。论文中提出了自适应红外目标特征增强算法，解决了红外图像中目标识别的挑战，以及基于图像互信息的配准算法，实现了高精度的图像对齐。此外，还提出了一种改进的边缘检测小波变换融合方法，旨在突出图像的边缘细节，提升图像的分辨率和识别率。 论文最后讨论了图像融合效果的评价方法，包括主观评价和客观评价。主观评价依赖大量观察者的统计结果，而客观评价通常涉及量化指标，如PSNR（峰值信噪比）和SSIM（结构相似性指数）。结合两者，形成综合评价体系，能够更全面地评估图像融合的效果。 关键词涵盖了红外图像、可见光图像、图像融合、图像增强、图像配准和融合效果评估，这些都是图像处理领域的核心概念。通过这些技术和评价方法，科研人员和工程师能够优化图像融合技术，提升其在军事、安全、医学和遥感等领域的应用效能。