基于目標提取的紅外與可見光圖像融合算法研究.pdf

1、圖像融合是一種把來自不同傳感器獲得的同一目標或場景的若干幅圖像進行綜合來獲得綜合圖像的技術(shù)。通過綜合圖像間互補信息可以提高融合圖像的可用性、清晰度和可識別性。本文研究紅外與可見光圖像的融合方法。可見光圖像是人眼對場景直接觀察的結(jié)果,具有符合人類視覺特性、分辨率高、細節(jié)信息豐富等特點,但是存在環(huán)境適應性差、抗干擾能力弱的缺點;而紅外傳感器則是根據(jù)感應物體的熱輻射成像,可以根據(jù)溫度變化生成可視圖像,在黑暗、風沙、煙霧等惡劣環(huán)境下,依然能夠?qū)?/p>

2、現(xiàn)完整成像。由于這兩種圖像具有良好的互補性,關(guān)于此類融合算法有著廣泛的研究。本文針對紅外圖像中目標突出和可見光圖像中背景細節(jié)豐富的特點,研究基于目標提取的紅外與可見光融合算法。
　　本文首先分析基于多分辨率分析的圖像融合的基本理論,介紹幾種常用的多分辨率分析工具,主要包括拉普拉斯變換、離散小波變換、平穩(wěn)小波變換、非下采樣Contourlet變換,并分析他們的優(yōu)缺點。
　　本文在對傳統(tǒng)的基于 Piella結(jié)構(gòu)的多分辨率分析融合

3、算法的基礎上研究一種基于紅外目標提取的融合思路。將紅外目標提取和多分辨率分析相結(jié)合,首先采用目標提取算法將紅外圖像分割成目標圖像和紅外背景圖像,再將紅外背景圖像與可見光圖像用多分辨分析方法融合成綜合背景圖像,最后將紅外目標圖像和綜合背景圖像融合得到最終的融合圖像。
　　提出兩種融合算法?；诨谊P(guān)聯(lián)分析目標提取和 NSCT的融合算法,基于 k聚類均值和平穩(wěn)小波的融合算法。分別提出了兩種新的紅外目標提取算法:算法一中,引入圖像灰理論,

4、提出一種基于灰關(guān)聯(lián)分析的紅外目標提取算法;算法二中,提出一種結(jié)合k均值聚類結(jié)合canny邊緣檢測的目標提取算法。兩種目標提取算法都進行了仿真實驗,目標效果良好。
　　在多分辨率分解后的融合規(guī)則的選擇上,在低頻部分引入基于模糊邏輯的系數(shù)選擇策略。并在兩種算法中分別采用了基于柯西隸屬函數(shù)和高斯模糊邏輯的融合準則。仿真實驗表明,使用模糊邏輯的融合準則對最終融合圖像的效果和評價指標有改善。
　　本文提出基于紅外目標提取的融合算法,通