紅外與可見光圖像融合中的關(guān)鍵技術(shù)研究.pdf

1、紅外與可見光圖像融合作為多源圖像融合中的一個(gè)重要分支，既繼承了圖像融合的基本理論和方法，又具有其自身的特性。紅外傳感器利用景物的熱輻射性質(zhì)成像，具有不受天氣和光照環(huán)境影響的特點(diǎn)，但其獲得的紅外圖像整體比較模糊，且具有較低的空間分辨率和圖像對(duì)比度；相對(duì)而言，可見光傳感器通過探測(cè)場(chǎng)景反射的可見光成像，其獲得的可見光圖像具有較高的空間分辨率、清晰的紋理信息以及豐富的圖像細(xì)節(jié)成分，但其容易受光照條件以及天氣環(huán)境的干擾。因此結(jié)合紅外與可見光圖像自

2、身的特點(diǎn)進(jìn)行圖像融合具有重要的研究意義。本文主要針對(duì)紅外與可見光圖像融合中的關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行了研究。
　　首先對(duì)圖像融合的基本理論、原理、框架和主要方法進(jìn)行了研究，為本文中紅外與可見光圖像融合技術(shù)的研究奠定理論基礎(chǔ)。
　　然后針對(duì)紅外圖像和可見光圖像各自的成像原理、圖像特性進(jìn)行了分析與比較；闡述了圖像融合質(zhì)量評(píng)價(jià)的主觀評(píng)價(jià)方法以及客觀質(zhì)量評(píng)價(jià)指標(biāo)。
　　多尺度分析方法是圖像融合領(lǐng)域應(yīng)用最為廣泛的方法，本文對(duì)非下采樣Cont

3、ourlet變換（NSCT）理論的原理和實(shí)現(xiàn)方法進(jìn)行了深入地研究與分析，并將NSCT作為本文圖像融合算法的基本工具。然后在此基礎(chǔ)上，分別提出了基于視覺顯著性和基于RPCA的紅外與可見光圖像融合算法：（1）視覺顯著性反映的是場(chǎng)景中目標(biāo)吸引視覺注意的能力，此特性與紅外圖像和可見光圖像融合中需要提取紅外圖像中的目標(biāo)信息具有一致性，于是本文結(jié)合視覺顯著性和 NSCT的平移不變性提出了一種紅外與可見光圖像融合的新算法；（2）根據(jù)RPCA理論，高維