可見光與紅外視頻的融合算法研究.pdf

1、隨著成像技術的不斷發(fā)展，單一傳感器所拍攝的圖像與視頻已經(jīng)無法滿足人類的需求，多源傳感器視頻融合技術受到了越來越廣泛的關注?？梢姽馀c紅外視頻融合技術作為多源傳感器視頻融合中的一個重要的組成部分，其在軍事、工業(yè)、醫(yī)學、監(jiān)控等領域有著舉足輕重的作用?？梢姽鈧鞲衅魉东@的圖像含有較為豐富的場景信息，但其容易受到天氣與光照強度的影響，并且無法探測隱蔽的目標；紅外傳感器所捕獲的圖像受天氣、光照條件小，主要用于熱目標的探測及定位，但其對細節(jié)、場景的信

2、息反映能力較差。因此，可見光與紅外視頻融合的研究具有重要的意義。本文重點研究了多尺度下的可見光與紅外視頻融合的尺度分解方法與融合策略，對現(xiàn)有的算法做了一些改進，取得了良好的融合效果。
　　首先，本文分析了可見光與紅外圖像的特性，給出了融合的基本流程，主要論述了圖像增強這一預處理工作。通過研究現(xiàn)有的幾種圖像增強算法，提出了一種適合紅外圖像的增強算法，相比其他增強算法的處理結果，本文所提出的算法處理紅外圖像時具有較好的效果。
　

3、　隨后，本文著重論述了多尺度圖像融合的基本框架以及圖像多尺度分解方法，研究了金字塔變換、小波變換、Curvelet變換、Contourlet變換以及非下采樣Contourlet變換，分析了上述幾種分解方法的優(yōu)缺點，找出合適的多尺度分解方法。在此基礎上，本文深入研究了多尺度分解后的低頻系數(shù)與高頻系數(shù)的融合策略，分析了現(xiàn)階段比較流行的基于模糊邏輯的低頻系數(shù)融合策略的優(yōu)缺點，根據(jù)結構相似度這一圖像融合質(zhì)量評價指標，給出了一種新的低頻融合策略；

4、在高頻系數(shù)融合策略上，本文為了進一步描述圖像中某一位置的凸顯程度，設計局部凸顯程度指標，用于高頻系數(shù)的融合。另外，本文還給出了一種基于幀間信息的可見光與紅外視頻的融合方法，此方法在運行速度上有了一定的提高。
　　最后，本文從主觀評價方法和客觀評價方法這兩方面出發(fā)，利用圖像融合質(zhì)量客觀評價指標以及視頻融合質(zhì)量客觀評價指標對本文所提及的算法進行實驗，實驗結果表明，本文所提出的算法能夠更好的提取紅外圖像的目標信息以及可見光圖像的場景信息