紅外圖像與可見光圖像融合研究.pdf

1、目前圖像融合被廣泛的應(yīng)用到醫(yī)學(xué)影像、遙感成像、公共安全、工業(yè)控制、交通監(jiān)管等諸多方面。其中,紅外圖像與可見光圖像的融合研究是眾多學(xué)者研究的熱點(diǎn)。紅外和可見光圖像融合是將從紅外傳感器和CCD傳感器獲得的對(duì)同一場景的兩幅圖像進(jìn)行一定的處理,并將兩幅圖像的重要信息綜合到一幅圖像,以方便觀察者的判讀。相比于紅外圖像或者可見光圖像,融合圖像能夠保留所有圖像的重要信息,并且減少了冗余,這樣可以很方便的對(duì)融合結(jié)果圖像進(jìn)行更深一步的處理。
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2、文主要是針對(duì)紅外圖像與可見光圖像進(jìn)行的融合研究。主要圍繞IHS變換、小波變換和Contourlet變換等工具,對(duì)圖像融合有關(guān)算法進(jìn)行的研究。結(jié)合相關(guān)理論和方法,本文提出了兩種圖像融合算法,進(jìn)行仿真實(shí)驗(yàn),并與其他算法進(jìn)行比較。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明本文算法獲得了較好的融合效果。從全文來看,本文先分析了紅外圖像與可見光圖像的圖像特點(diǎn),并闡述了兩者之間的區(qū)別,然后介紹了圖像融合的定義、框架及層次,同時(shí)也給出了圖像融合常用方法和融合規(guī)則。為了獲得較好的融

3、合效果,在研究融合算法之前,對(duì)圖像預(yù)處理理論及方法進(jìn)行了研究。預(yù)處理理論主要包括圖像去噪、圖像配準(zhǔn)和圖像增強(qiáng)。圖像去噪目的是為了減少噪聲對(duì)圖像的影響。圖像配準(zhǔn)是使處于不同狀態(tài)下的圖像達(dá)到統(tǒng)一配準(zhǔn)狀態(tài)的方法。圖像增強(qiáng)是為了突出圖像中的有用信息,改善圖像的視覺效果,并方便圖像的進(jìn)一步融合。文中還闡述了圖像融合的評(píng)價(jià)方法,包括主觀評(píng)價(jià)法和客觀評(píng)價(jià)法,并介紹了一些均值、標(biāo)準(zhǔn)差、信息熵等評(píng)價(jià)指標(biāo)。
　　而后本文主要研究了IHS變換、小波變換

4、及Contourlet變換的相關(guān)理論,然后介紹了基于這些變換的圖像融合方法。針對(duì)IHS變換和小波變換的優(yōu)缺點(diǎn),本文提出了一種基于這兩種變換結(jié)合的圖像融合方法。該算法的具體實(shí)現(xiàn)步驟如下:先對(duì)彩色可見光圖像進(jìn)行IHS變換,對(duì)紅外圖像進(jìn)行增強(qiáng),然后將變換后得到的I分量與已增強(qiáng)的紅外圖像進(jìn)行2層小波分解,將獲得的低頻子帶和高頻子帶使用基于窗口的融合規(guī)則,而后對(duì)分量進(jìn)行小波重構(gòu)和IHS逆變換,最后得到融合結(jié)果。經(jīng)仿真實(shí)驗(yàn)證明,此結(jié)果優(yōu)于傳統(tǒng)IHS

5、變換和傳統(tǒng)小波變換,獲得了較好的融合結(jié)果,既保持了可見光圖像中的大量彩色信息又保留了紅外圖像的重要目標(biāo)信息。由于小波變換存在缺陷,本文還研究了Contourlet變換原理,并提出了基于Contourlet變換的圖像融合算法。此算法的具體過程如下:首先對(duì)可見光圖像進(jìn)行IHS變換,然后與已增強(qiáng)的紅外圖像進(jìn)行Contourlet分解,低頻和高頻分量均采用基于像素點(diǎn)的圖像融合方法,分別為加權(quán)平均法和系數(shù)絕對(duì)值取大法,最后對(duì)所得的分量進(jìn)行Cont

6、ourlet重建和IHS逆變換。實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了該算法的有效性和優(yōu)越性。本文還設(shè)計(jì)了基于MATLAB的圖像融合界面,使用該界面可以選擇不同融合算法實(shí)現(xiàn)紅外與可見光圖像融合,并能顯示出融合圖像的客觀評(píng)價(jià)指標(biāo),方便使用者對(duì)融合結(jié)果進(jìn)行評(píng)價(jià)。
　　綜上所述,本文研究了紅外圖像與可見光圖像融合技術(shù),并對(duì)已有算法進(jìn)行研究,針對(duì)紅外圖像與可見光圖像的特點(diǎn),提出兩種圖像融合算法。從融合結(jié)果圖像及評(píng)價(jià)指標(biāo)可以看出,本文的融合算法效果均較理想,具有一