红外可见光图像融合：自适应增强与边缘突出的融合算法

本文主要探讨了直方图均衡化在图像处理中的应用，特别是针对红外与可见光图像融合领域的技术挑战。直方图均衡化（Histogram Equalization，HE）是一种常见的图像增强手段，通过调整图像的灰度分布，使得各灰度级出现的概率更加均匀，从而提升图像的信息熵，增强图像的对比度，有利于在复杂背景下提取有用信息。红外图像通常具有灰度值集中在两端的特性，这使得HE在增强红外图像的特征方面显得尤为关键。 针对红外图像的这种特性，文中提出了一种自适应红外目标特征增强算法，该算法针对图像的局部双峰直方图进行优化，通过仿真实验验证了其在增强红外图像上的有效性。这种算法通过像素级别的灰度级调整，使图像中的高频部分得以扩展，低频部分压缩，从而实现图像特征的显著提升。 在图像配准方面，文章选择了基于图像互信息的方法，这是一种能提供像素级精确度的算法，通过仿真实验验证了其在红外与可见光图像融合过程中的稳定性。图像互信息考虑了两幅图像之间的统计依赖关系，有助于实现高精度的配准，这对于融合后的图像一致性至关重要。 在像素级图像融合算法的研究中，本文提出了改进的基于边缘检测的小波变换融合方法。这种方法强调突出图像的边缘细节，这在提高图像分辨率、增强目标识别能力方面表现出色。实验结果表明，该融合方法在保持图像清晰度的同时，显著提升了边缘的可辨识度，有助于增强人眼对场景的理解和目标的发现。 最后，对于图像融合效果的评估，本文并未局限于单一的主观或客观评价方法，而是结合了两者，提出了一种综合评价体系。这种体系能够更全面地评估图像融合的性能，确保融合后的图像既能满足机器分析的准确性，又能符合人类视觉的感知需求。 总结来说，本文通过深入研究直方图均衡化、图像增强、配准和融合算法，以及融合效果的综合评估，旨在提高红外与可见光图像融合的性能，以期在实际应用中更好地利用多传感器信息，增强目标检测和识别能力。