基于场景识别的红外微光图像彩色融合提升目标识别效率

本篇论文研究的核心是"基于场景识别的夜视图像彩色融合方法"，它旨在解决红外与微光图像融合中的问题，以提升目标检测和识别的精度。传统的彩色融合技术通常依赖于固定的参考图像，而本文提出了一种创新的融合策略。首先，通过提取输入图像的GIST特征，这是一种用于捕捉图像全局结构和布局的低维表示，然后使用支持向量机（SVM）进行场景分类。这种方法能够根据图像的场景内容将其归类到不同的类别，如城市街道、森林、沙漠等。 接着，通过一种彩色融合质量评价方法，该方法会在每个类别对应的图像库中寻找最匹配的参考图像，这一步骤确保了融合过程能够适应不同的环境条件。这样做的目的是为了生成更接近自然真实色彩的融合图像，增强目标的可识别性。相比于传统的融合方法，新方法无需预先获取环境的先验信息，实现了在线性和非线性彩色空间下的实时融合。 实验结果显示，这种方法在提高机器视觉效率方面表现出色，使得融合后的图像在色彩还原和目标区分度上有了显著提升。论文作者还提到了资金支持，包括国家计划、航天科技创新基金、上海市浦江人才计划以及军民融合专项等，体现了研究的实用性和跨领域合作的重要性。 这篇论文的主要贡献在于开发了一种智能的彩色融合算法，结合了场景识别和图像质量评估，有效地提高了夜视环境下目标检测和识别的性能，对于提升夜视系统在实际应用中的表现具有重要意义。同时，该研究也为后续的图像处理和机器视觉领域的研究提供了新的思路和技术支撑。