分层预处理的红外与可见光图像融合算法

"基于预处理的金字塔图像融合算法 (2013年)，高婷等人提出的新算法旨在解决经典金字塔融合算法在图像重构时因噪声叠加导致的黑斑问题。" 在2013年10月发表于《空军预警学院学报》的一篇论文中，作者高婷等人介绍了一种创新的红外与可见光图像融合方法，该方法着重于金字塔分解图像的预处理阶段。传统的金字塔融合算法在处理图像时，由于噪声的累积，可能会在重构图像时产生黑斑，影响图像质量。为了解决这一问题，新提出的算法在金字塔分解的每一层都进行了预处理，以优化各个分解层的图像质量，然后再进行融合。这种方法不仅降低了融合规则的复杂性，也减少了后期处理融合图像以改善质量的难度。 该算法的独特之处在于其预处理步骤，它有效地减少了噪声对图像的影响，从而提高了融合图像的质量。通过仿真比较，该算法相比于经典的金字塔融合算法以及类似的改进算法，能够包含更多的信息，这意味着它在信息融合和图像细节保留方面具有优势。这对于在复杂海天背景下的目标检测和监控尤其重要，因为单一传感器可能无法适应这种环境，而多传感器图像融合可以增强信息的全面性和准确性，有利于军事决策和目标打击。 论文中指出，红外和可见光图像融合是异类传感器融合的一种，两者的结合能够充分利用它们的互补信息。融合图像在复杂海天背景下的表现优于单个图像，对于人眼视觉更为友好，无需专门训练即可直观地进行战场分析。图像融合技术包括金字塔融合、小波融合、基于不变特征的融合等多种方法，而高婷等人的工作则是在金字塔融合领域的一个重要进展，他们通过优化预处理步骤，提升了图像融合的效率和效果。 在实际应用中，为了减少噪声和冗余，通常会通过提升传感器硬件的抗噪性能或实时检测排除噪声来改进图像质量。然而，高婷等人的算法提供了一个新的思路，即在金字塔融合框架内通过预处理策略来提升图像质量，这为未来图像融合技术的发展提供了新的研究方向。