红外和可见光图像融合算法研究

摘要

    

    红外技术作为人类认识自然、探索自然的一种新的现代工具，已经被各国普遍的应用于生物、医学、地学等科学领域以及军事侦察方面。红外图像直接反映了物体表面温度分布情况，但由于目标的红外辐射十分复杂，而且影响目标红外辐射的因素很多，红外热图像的清晰度远不如可视图像。可见光图像能够很好的描绘场景中各个物体的外形结构，具有较好的轮廓表现力，所以将红外和可见光图像融为一体有非常好的效果。而通过图像融合是实现这一效果的有效方法，融合后的图像可信度更高，模糊较少，可理解性更好，更适合人的视觉及对源图像的进一步分析、理解以及目标检测、识别或跟踪。图像融合充分利用了多个被融合图像中包含的冗余信息和互补信息，同时又不同于一般意义上的图像增强，它是计算机视觉、图像理解领域的一项新技术。

本文针对红外和可见光图像融合算法进行了研究。通过使用计算机图像处理方法，对同一场景的红外图像和可见光图像进行融合处理，得到一副单一的融合图像，它成功包含了两副源图像的信息。本文主要研究了利用MATLAB软件实现对红外和可见光图像的处理和融合，采用对应像素取大值、取小值、平均值，区域能量、区域对比度比较的融合方法，并且对融合结果图像使用信息熵、标准

差、平均梯度、空间频率的评价指标进行了分析比较。结果表明，融合结果图像

既保留了可见光图像的清晰的轮廓信息，同时也显示了目标物体的表面温度分布情况。

关键字：图像融合，红外图像，可见光图像，MATLAB软件

ABSTRACT

...

KEYWORDS：image fusion,infrared image, visual image, MATLAB software

目录

第一章 绪 论 1

1.1 课题的选题背景及意义 1

1.2 图像融合技术的研究状况 3

1.3图像融合的概念 5

1.3.1 图像融合系统的层次划分 6

1.3.2 像素级融合方法综述 10

1.4 本文的组织结构 11

第二章 图像的预处理和分类 12

2.1 图像的数字化 12

2.2 图像的分类 15

2.3 红外图像的成像机理和特点 16

第三章 红外和可见光图像融合的方法 20

3.1图像融合规则 20

3.2图像融合方法 21

3.2.1 像素灰度值选大图像融合方法 21

3.2.2 像素灰度值选小图像融合方法 22

3.2.3 对应像素取平均值融合方法 22

3.2.4 对应像素取加权平均值融合方法 23

3.2.5 基于区域能量比较的融合方法 23

3.2.6 基于区域对比度比较的融合方法 24

第四章 图像融合方法的性能评价 26

4.1 融合图像质量的主观评价 26

4.2 融合图像质量的客观评价 27

第五章 仿真实验结果及分析 32

第六章 总结与展望 44

6.1 总结 44

6.2 展望 45

参考文献 46

致谢 48

文档设计小结 49

附录 50