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

"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。