红外与可见光图像融合技术:一种基于图像互信息的配准和增强方法

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"基于图像灰度的配准方法-noip课件 - fft算法讲解 | 图像融合 | 西安工业大学 硕士学位论文 - 郭佳 - 红外与可见光图像融合技术的研究" 这篇摘要涵盖了图像处理中的关键知识点,主要集中在图像配准、图像融合以及相关的算法应用上。 1. **图像配准**: - **马氏距离**:一种衡量两个样本点之间差异的方法,考虑了样本的协方差矩阵,适用于高维数据,尤其当数据分布不均匀时,能提供更好的分类能力。 - **相似度**:通常用归一化相关系数来度量,衡量两幅图像或矢量之间的相似程度,值越大表示相似度越高。 - **概率测度**:包括Shannon互信息、归一化Shannon互信息、Rényi熵测度和Tsallis熵测度,用于衡量信息的不确定性和分布的相似性。 - **基于图像灰度的配准方法**:利用图像灰度值进行空间变换的确定,通过目标函数(如互相关)找到配准参数,转化为多元函数极值问题并求解。 - **互相关配准**:一种基础的统计匹配方法,通过比较参考图像和待配准图像的灰度信息,遍历寻找最佳匹配位置。 2. **图像融合**: - **红外与可见光图像融合**:结合两种不同波段的图像信息,提高目标探测和识别能力,扩大覆盖范围,提升空间分辨率。 - **自适应红外目标特征增强算法**:针对红外图像的双峰灰度直方图特性,设计算法增强红外图像,提高目标识别效果。 - **基于图像互信息的配准**:选择互信息作为配准度量,可以实现像素级别的高精度配准。 - **基于边缘检测的小波变换图像融合**:通过小波分析提取图像边缘信息,增强融合图像的边缘细节,提高图像质量和识别概率。 3. **图像融合评估**: - **主观与客观评价相结合**:综合主观视觉评价和客观量化指标,提供更准确的图像融合效果评估。 这些技术在光学工程、遥感、医学成像等领域有广泛应用,通过有效的图像处理和分析,可以极大地提高图像质量和信息提取的效率。