基于區(qū)域的紅外與可見(jiàn)光圖像融合算法研究.pdf

1、紅外圖像與可見(jiàn)光圖像的融合技術(shù)是當(dāng)前機(jī)器視覺(jué)領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)，并已經(jīng)廣泛地應(yīng)用在遙感、夜視、視頻監(jiān)控和軍事防御等多個(gè)領(lǐng)域。可見(jiàn)光傳感器的成像分辨率高，場(chǎng)景中的目標(biāo)邊緣等細(xì)節(jié)信息比較清晰，抗干擾能力強(qiáng)，但容易受到天氣等自然條件的影響；紅外傳感器成像系統(tǒng)具有可穿透煙霧，主體目標(biāo)比較清晰，能夠晝夜工作等特點(diǎn)。因此，將紅外與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行融合，可以提高對(duì)目標(biāo)的探測(cè)、偵察、識(shí)別和跟蹤等任務(wù)的可靠性，更加準(zhǔn)確、完整地描述同一場(chǎng)景。目前，圖像融合技術(shù)仍

2、不夠成熟，存在著一些問(wèn)題，如融合圖像的細(xì)節(jié)信息不夠豐富，視覺(jué)效果差，魯棒性不高等。
　　論文在詳細(xì)介紹圖像融合理論的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)研究了基于目標(biāo)區(qū)域的紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法。提出了基于區(qū)域檢測(cè)和非下采樣輪廓波變換(NSCT)的圖像融合算法，以及基于興趣點(diǎn)和顯著圖的圖像融合方法，并通過(guò)實(shí)驗(yàn)對(duì)所提出的方法分別進(jìn)行驗(yàn)證。
　　論文主要工作及貢獻(xiàn)如下：
　　1.提出了一種基于區(qū)域檢測(cè)和NSCT的圖像融合算法。NSCT具有多分辨

3、率分析、時(shí)頻局部分析、多方向性和各向異性的特點(diǎn)。NSCT分解后得到的各子帶圖像與源圖
　　像具有相同的尺寸大小，容易找到各子帶圖像之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系，從而有利于融合規(guī)則的制定，因此，NSCT更適合用于圖像融合技術(shù)。本文提出基于區(qū)域檢測(cè)和NSCT的圖像融合方法，將特征級(jí)融合方法與像素級(jí)融合方法相結(jié)合，充分提高融合圖像的信息量。很好地解決了傳統(tǒng)的基于NSCT方法得到的融合圖像視覺(jué)效果差及細(xì)節(jié)信息不夠豐富等相關(guān)問(wèn)題。通過(guò)實(shí)驗(yàn)比較驗(yàn)證，該方法

4、具有很好的優(yōu)越性，不僅可以增強(qiáng)融合圖像的對(duì)比度和清晰度，還能突出融合圖像的目標(biāo)特性。
　　2.提出一種基于興趣點(diǎn)和顯著圖的圖像融合方法。利用傳統(tǒng)的視覺(jué)模型方法進(jìn)行目標(biāo)提取時(shí)，不僅會(huì)提取目標(biāo)區(qū)域，同時(shí)也會(huì)提取出一些背景區(qū)域。本文將由視覺(jué)注意模型得到的顯著圖和興趣點(diǎn)凸包相結(jié)合提取目標(biāo)區(qū)域，實(shí)驗(yàn)證明，這種方法能夠更加準(zhǔn)確地提取目標(biāo)區(qū)域，同時(shí)比起基于傳統(tǒng)視覺(jué)注意模型的圖像分割算法具有更好的通用性和穩(wěn)定性；在此基礎(chǔ)上，再針對(duì)目標(biāo)區(qū)域和背景區(qū)