红外和可见光图像融合算法研究答辩稿
基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法
基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法引言：近年来，随着红外和可见光图像获取技术的发展，红外与可见光图像融合在目标检测、夜间监测、军事侦查等领域中得到广泛应用。
红外图像能够突破可见光图像的局限性，具有辐射强度分布多变、辨识率高、适合在夜间和复杂天气条件下感知目标等优势；而可见光图像在空间和形状信息方面具有优势。
因此，将红外图像与可见光图像融合起来，可以有效地提高图像的质量和信号噪声比，从而更好地进行目标识别和目标跟踪。
方法：在红外与可见光图像融合算法中，卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）作为一种前沿的图像处理技术，在图像识别和特征提取方面具有出色的性能。
基于CNN的红外与可见光图像融合算法主要包括以下步骤：1. 数据预处理：将红外和可见光图像进行均衡化处理，使其具有相似的对比度和亮度分布。
这一步骤对于后续的特征提取和融合起到了关键作用。
2. 特征提取：使用卷积神经网络提取红外和可见光图像的特征。
卷积神经网络通过多层卷积和池化操作，可以有效地提取图像的空间特征和纹理信息，对于红外与可见光图像融合具有重要的意义。
3. 特征融合：将红外和可见光图像的特征进行融合。
融合的方法有多种，例如加权平均法、多层感知机等。
本文采用了基于CNN的特征级融合算法，该算法可以通过学习权重将红外和可见光图像的特征进行融合，得到更具有信息量的融合特征。
4. 图像重建：将融合后的特征通过反卷积操作进行重建，得到最终的融合图像。
重建的过程中可以加入一些先验知识，如红外图像的辐射分布和可见光图像的形状信息，以提高重建图像的质量。
实验结果：本文通过对红外与可见光图像数据集的实验验证，证明了基于CNN的红外与可见光图像融合算法的有效性和性能优势。
与传统的图像融合算法相比，该算法在目标识别和目标跟踪等任务中具有更好的性能和更高的准确率。
结论：基于卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法在红外与可见光图像融合领域具有广泛的应用前景。
基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究
基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法研究摘要：随着红外与可见光图像在各个领域中的应用越来越广泛，红外与可见光图像融合技术成为研究的热点之一。
本文针对红外与可见光图像融合算法的研究进行了综述，并重点详细介绍了基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法。
通过将红外与可见光图像进行小波分解，并融合低频分量和高频分量，达到优化融合结果的目的。
实验结果表明，该算法可以更好地保留红外图像的热点目标信息和可见光图像的目标细节信息，具有较好的融合效果。
1.引言随着红外与可见光技术的进步与发展，红外与可见光图像在军事、安防、医疗和航天等领域得到了广泛的应用。
由于红外与可见光图像的特性有所不同，需要将两者融合，以提高目标检测、跟踪和识别等应用的效果。
因此，红外与可见光图像融合技术成为研究的热点之一。
2.红外与可见光图像融合算法综述目前，红外与可见光图像融合算法主要包括像素级融合、特征级融合和决策级融合等方法。
像素级融合方法是将两个图像的对应像素进行加权平均；特征级融合方法是提取两个图像的特征，然后将特征进行融合；决策级融合方法是根据各个图像的决策结果进行融合。
这些方法各有优缺点，无法完全满足应用需求。
因此，本文重点研究基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法。
3.基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法基于多尺度分解的红外与可见光图像融合算法主要包括以下步骤：（1）对红外与可见光图像进行小波分解。
首先，将红外与可见光图像进行小波分解，得到各个尺度的低频分量和高频分量。
通过小波变换可以将图像在时域和频域同时进行分析，较好地保留了图像的空间和频率信息。
（2）对低频分量进行融合。
将红外与可见光图像的低频分量进行融合，可以保留红外图像的热点目标信息和可见光图像的目标细节信息。
（3）对高频分量进行融合。
将红外与可见光图像的高频分量进行融合，可以提取出更多的边缘和纹理信息。
（4）重构融合后的图像。
遥感影像的可见光和红外图像融合方法研究
遥感影像的可见光和红外图像融合方法研究摘要：遥感影像融合是将多源遥感影像的信息有机地结合起来，以获取更多、更高质量的地理信息的过程。
其中，可见光和红外图像的融合被广泛应用于军事、气象、农业、环境等领域。
本文对可见光和红外图像融合的方法进行了研究和总结，包括传统的图像融合方法和基于深度学习的图像融合方法，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言可见光图像和红外图像是遥感数据中常见的两种图像，它们分别捕捉了不同光谱范围内的信息。
可见光图像能够提供地物的几何形状、颜色和纹理等信息，红外图像则能够反映地物的热特性。
将这两种图像进行融合可以充分利用它们的优势，提高遥感图像的分类和识别性能。
2. 传统的图像融合方法传统的图像融合方法主要包括像素级融合和特征级融合两种方法。
2.1 像素级融合像素级融合方法直接将可见光和红外图像的像素进行组合。
其中，加权平均法是最简单的方法，它根据像素的权重将两幅图像进行加权平均得到融合图像。
另外，变换域融合方法如小波变换和主成分分析也得到了广泛应用。
这些方法能够提取图像的频率和相位信息，将两幅图像进行适应性融合。
2.2 特征级融合特征级融合方法通过提取可见光和红外图像的特征，将特征进行融合。
常用的特征包括梯度、边缘、纹理等。
其中，拉普拉斯金字塔和傅里叶谱分析是两种常用的特征级融合方法。
这些方法能够提取图像的边缘和细节信息，对融合结果具有很好的保边性。
3. 基于深度学习的图像融合方法深度学习在图像融合领域取得了显著的成果。
卷积神经网络（Convolutional Neural Network, CNN）是深度学习中最常用的网络结构之一。
将CNN应用于图像融合可以通过学习图像的特征，得到更好的融合效果。
3.1 基于卷积神经网络的图像融合方法基于CNN的图像融合方法主要包括两种：基于生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）和基于编码器-解码器（Encoder-Decoder）的方法。
可见光与红外图像融合技术研究的开题报告
可见光与红外图像融合技术研究的开题报告
题目：可见光与红外图像融合技术研究
研究背景：
在军事、安防、资源调查等领域中，同时采集可见光和红外图像已成为常规的手段。
由于可见光图像和红外图像在物理性质和成像原理上存在巨大的差异，因此如何将它
们有效地融合起来，以提高目标识别和跟踪的准确率至关重要。
近年来，随着计算机
技术和图像处理技术的不断发展，可见光与红外图像融合技术也得到了广泛的应用和
研究。
研究内容：
本文将从可见光与红外图像的成像原理和特点入手，探究两种图像融合的方法和技术，并提出一种基于多尺度分解和融合的优化算法。
具体内容如下：
1. 可见光和红外图像的成像原理和特点分析
2. 可见光和红外图像的融合方法分析
1）基于像素的融合方法
2）基于区域的融合方法
3）基于特征的融合方法
3. 提出一种基于多尺度分解和融合的优化算法
1）多尺度分解方法
2）信息熵融合方法
3）小波变换融合方法
4. 实验仿真和数据分析
1）数据集的采集和预处理
2）算法实现及实验仿真
3）实验结果分析和对比
研究意义：
本文旨在探究可见光与红外图像的融合方法和技术，并提出一种优化的算法，以提高可见光和红外图像融合后的目标检测和跟踪的准确度。
该研究对于实现军事、安防、资源调查等领域中的目标侦察和跟踪具有重要的应用价值。
可见光转红外算法 -回复
可见光转红外算法-回复本文将详细介绍可见光转红外算法，并逐步回答以下问题：1. 什么是可见光转红外算法？2. 为什么需要可见光转红外算法？3. 可见光转红外算法的基本原理是什么？4. 可见光转红外算法的应用领域有哪些？5. 可见光转红外算法的发展潜力和未来趋势是什么？正文:1. 什么是可见光转红外算法？可见光转红外算法是指通过特定的图像处理技术将可见光图像转换为红外图像的算法。
它通过模拟和仿真人眼的红外感应，使我们能够看到裸眼无法看见的红外信息。
这种算法是一种计算机视觉技术，可以将可见光图像中的红外信息提取出来。
2. 为什么需要可见光转红外算法？可见光和红外光具有不同的波长和能量特性，它们在物体表面反射和吸收的方式也不同。
可见光适用于日常生活中的观测和拍摄，但在某些特殊情况下，比如在低光、夜晚、烟雾、远距离等环境中，可见光图像的品质会受到限制，难以获取明确的细节信息。
而红外光则能够穿透烟雾、高能耗或低能量照明等情况下产生有用的图像和信息。
因此，通过可见光图像转化为红外图像，可以增强图像质量和信息量，扩展人类视觉能力。
3. 可见光转红外算法的基本原理是什么？可见光转红外算法主要通过图像处理技术和计算机视觉算法实现。
一般步骤如下：(1) 图像采集: 使用可见光相机或红外相机拍摄物体图像。
(2) 预处理: 对图像进行去噪、图像增强等处理，以提高图像质量。
(3) 色彩转换: 通过将可见光图像的RGB通道转换为红外图像的灰度值，实现可见光到红外的转换。
(4) 可见光图像与红外图像融合: 将转换得到的红外图像与原始可见光图像进行融合，以保留可见光图像的纹理和细节信息。
(5) 后处理: 对融合后的图像进行进一步处理，如锐化、对比度增强等，以提高图像的清晰度和可识别度。
4. 可见光转红外算法的应用领域有哪些？可见光转红外算法在多个领域具有广泛的应用，包括但不限于以下几个方面：a. 安防领域: 可以用于夜间监控、人脸识别、无人机监测等设备，提升安全监测的准确性和效率。
基于小波变换的红外与可见光图像的融合
层小波变换分解算法相 同。
３ ． ２ 基 于小 波 变换 的 融 合
参考 文献
… １ 聂 其贵 ， 马 惠珠 ，基 于 目标 提 取 的 红 外
与可 见光图像融合新算 法 【 Ｊ ］ ．应 用 科
技 ． ２ ０ １ ４ （ １ ０ 】 ： ４ ９ － ５ ２ ．
基 于小 波的 图像 融合 原理 具体 如 下：先 对 已严格配 准的两幅待融合 图像 Ａ，Ｂ进行小 波变换 ，若进行 ｉ 层 变换 ，便 得到 ３ ｉ 个高频 ｆ 带和 １个低频 子带 ，将 各子带作相应的融合处 理 ，再将处理 过的予带实行小波逆变换，便形
． Ｉ ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ． ．
图 ２ ： 融合 结 果 图
和平移进 行离散化 ， 也就 是对连续 小波 的伸缩 因子及平移 因子进行 采样 而得到离散小波 。通 常 使用 的 离散小 波变 换 是二进 制离 散小 波变
换 ， 它 是 取 ａ＝２ ， ｂ：ｋ｝ ａ＝ｋ｝ ２ ， 这 样 离 敞 化 后 的 小波 和 相应 的 小 波 变 换 称 为 二 进 小 波 和 进 小波 变 换 ：
红 外 图像 与可 见 光 图像 可 匹 配 性研 究 【 ｚ 】 ．
２像素加权融合算法
加 权 系数融 合 ， Ｊ ’ 法 顾 名 思 义就 是 对 两 幅 像 的 灰 度 值 矩 阵 进 行加 权 而 获 得 融 合 后 的
将 获 得 融 合 图 像 进 行 小 波 重 构 获 得融 合 图像 。 实验 结 果表 明，该 算法 得到 的 融合 图像 具有 与 红外 图像 相 同 的 目 标 ， 且 具 备 可 见 光 图像 的 细节 信 息
红外与可见光图像配准及融合技术研究的开题报告
红外与可见光图像配准及融合技术研究的开题报告一、研究题目红外与可见光图像配准及融合技术研究二、研究背景与意义近年来，红外成像技术得到了广泛的应用，尤其是在夜间监测、目标识别、空间探测等领域。
但是由于红外成像技术只能得到目标的热辐射信息，无法提供目标的诸如颜色、形状等可见光图像信息。
因此，如何将红外图像与可见光图像有效地融合起来，具有很高的研究价值和实际意义。
目前，国内外研究者已经提出了很多红外与可见光图像融合的方法，如基于像素级融合、基于区域级融合、基于特征级融合等。
但是由于红外图像与可见光图像在成像机理、图像特征等方面存在很大的差别，如何实现有效的图像配准和融合，仍然面临很大的挑战。
三、研究内容和研究方法1. 红外图像与可见光图像的相关性分析通过对红外图像与可见光图像的特征进行分析，确定两者之间可能存在的相关性。
例如，物体的边缘、纹理、形状等方面的特征是否一致或者相似。
2. 红外图像与可见光图像的配准方法研究基于相关性分析结果，探究有效的红外图像与可见光图像配准方法，如基于像素级、基于特征点级、基于区域级等方法，并分析各种方法的优缺点及适用范围。
3. 红外图像与可见光图像的融合方法研究通过图像融合算法将红外图像与可见光图像融合起来，并分析各种图像融合算法的优缺点及适用范围。
其中包括基于局部性质的融合方法、基于全局性质的融合方法以及基于深度学习的融合方法等。
4. 红外与可见光图像融合的应用研究将研究所得的红外与可见光图像配准及融合技术应用于实际场景中，如夜间目标识别、高空无人机遥感图像处理等，评估技术的有效性和应用效果。
本研究将采用实验分析和理论分析相结合的方法，通过对现有方法的比较分析和改进，逐步深入研究实现红外与可见光图像配准及融合的技术。
四、拟达到的预期目标通过本研究，达到如下预期目标：1. 分析红外图像与可见光图像的相关性，确定有效的配准方法；2. 探究适用于红外图像与可见光图像融合的各种算法，并比较不同算法的优缺点；3. 将研究所得的技术应用于实际场景中，如夜间目标识别等，评估技术的有效性和应用效果。
可见光转红外算法 -回复
可见光转红外算法-回复“可见光转红外算法”，作为一种图像处理技术，主要用于将可见光图像转换为红外图像，并通过可见光和红外图像之间的不同特征来提取更多的信息。
本文将根据主题一步一步回答相关问题，进一步探讨可见光转红外算法的原理、应用和发展前景。
第一步：什么是可见光转红外算法？可见光转红外算法是指通过对可见光图像的处理和转换，将其转换为对应的红外图像，以增加对图像中物体和场景的准确观测和分析。
该算法利用了可见光和红外光波长范围的不同特性，通过图像处理技术将可见光图像转化为红外图像，从而实现更全面和准确的信息提取。
第二步：可见光转红外算法的原理是什么？可见光转红外算法的原理是基于可见光与红外光在物体表面的相互作用差异。
可见光主要是通过物体表面的反射和散射来形成图像，而红外光则主要通过物体表面的发射和透射来形成图像。
因此，可见光与红外光在物体表面的反射、散射、发射和透射过程中存在着不同的物理特性，这为将可见光图像转化为红外图像提供了基础。
第三步：可见光转红外算法的具体实现步骤是什么？可见光转红外算法的实现涉及多个步骤，主要包括以下几个方面：1. 图像采集：通过使用专门的可见光和红外光传感器，实时采集可见光和红外光图像。
2. 预处理：对采集的可见光图像进行预处理，包括去噪、图像增强、颜色校正等处理操作，以减少图像中的噪声和增强图像的质量。
3. 特征提取：利用图像处理和模式识别技术，从可见光图像中提取与红外图像相关的特征信息，例如物体轮廓、纹理和色彩等。
4. 特征匹配：将从可见光图像中提取的特征与已知的红外图像特征进行匹配，以确定可见光图像中物体在红外图像中的对应位置。
5. 转换算法：根据可见光图像中物体与红外图像中物体的特征匹配结果，使用转换算法将可见光图像转换为对应的红外图像。
第四步：可见光转红外算法的应用领域有哪些？可见光转红外算法在多个领域具有广泛的应用前景，主要包括以下几个方面：1. 军事应用：可见光转红外算法可用于军事领域的目标识别、追踪和侦察任务。
基于GAN的红外与可见光图像融合算法
为了验证我们所提出的算法的有效性和有效性
我们选取了六对典型的图像对进行主观评价这六对 图像对在可见光和红外图像融合中被广泛应用 实验 结果如图# 所示
实验结果可以看出作为对比的方法简单易行不 能保留原有的显著区域 这是因为它每次从可见光图 像中迭代学习显著区域的边缘和强度都会受到越来 越多的约束 为此在./8中引入64P过程并提取显 著区域是非常必要的 然而我们基于./8的方法解 决了这个问题成功地保存了丰富的热信息 以Y列 的直升机为例其他算法无法保持边缘尖锐的突出物 体这将导致在某些计算机视觉任务中分类效果不理 想 相比之下本文算法成功地保留了显著信息这将 大大有利于分类任务
红外原始图像和可见光原始图像的分辨率不同是 一个值得注意的事实 由于不同传感器的特性红外 图像的分辨率较低而可见光图像的分辨率较高 为 了解决这个问题我们对红外图像进行了采样 随后 我们将红外和可见光图像的大小调整为1%' q1%' 的 比例作为优化的图像对 最后我们将每个图像的跨 距设置为%0以裁剪足够的数据 这样我们就可以产 生大量的红外和可见光数据集以训练本文网络
在鉴别过程中鉴别器输出预测的标签计算预融 合图像与可见光图像之间的损失 这个过程可以看作 是一个融合过程因为它试图最小化预融合图像和可 见光图像之间的差异 我们采用最小二乘损失函数作 为损失函数对预融合图像和可见光图像进行约束从 而融合出丰富的可见光信息 换句话说鉴别器被设 置成区分预融合图像和可见光图像之间的差异直到 可以忽略差异为止 ./8的鉴别器由五组模块组成 如图% 所示 在第一组模块中我们应用了# q# 卷积 层和R*:a函数 从第二组到第四组模块我们应用了 # q# 卷积层Y;,KF83)V操作和R*:a函数 在最后一 组模块中我们应用一个线性层来输出预测的标签
基于图像信息的红外与可见光图像融合方法研究
Ｖ ｏ ．０ Ｎ Ｏ６ １４ ．
红 外 与 激 光 工程
Ｉ ｆａ ｅ ｎ ｓ ｒＥｎ ｉ ｅ ｒ ｇ ｎ ｒ ｒ ｄ ａ ｄ Ｌａ ｅ ｇ ｎ ｅ ｉ ｎ
２ １ ０ １年 ６ 月
Ｊ ．２ ｕｎ ０１１
基 于 图 像 信 息 的 红 外 与 可 见 光 图 像 融 合 方 法 研 究
定融合 系数 。实验 结果表 明 ： 算法能 够很好 地将 红外 图像 与可 见光 图像 进行 融合 ， 该 与其他 方 法相 比，
融合 效 果 更 好 。
关 键 词 ：图像 融 合 ； 平 移 不 变性 ； 小 波 变换 ； 图像 信 息 中 图 分 类 号 ：Ｔ １ ．３ Ｎ９ １７ 文 献 标 志 码 ：Ａ 文 章 编 号 ：ｌ ０ — ２ ６ ２ ｌ ） ６ １ ８ ０ ０ ７ ２ ７ （ ０ １０ —１ ６ － ４
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Ｘ ａ ｎ ３ １ ０ ， ｈｎ ； ． ｈ ３ ７ ｎｔｏ Ｌ Ｘｉｍｅ ６ ０ ９ Ｃ ｉ ａ ｉｍｅ ６ １ ０ Ｃ ｉａ ３ Ｔ ｅ ７ ６ ８ Ｕ ｉ ｆＰ Ａ， ａ ｎ ３ １ ０ ， ｈｎ ）
Ａｂ ｔ ａ ｔ ｓｒ ｃ ：Ｔｈ ｕ ｉｎ ｐ ｏ ｌｍ ｆｉ ｆａ ｅ ｎ ｉｉｌ ｍ ａ ｅ ｓｉｖ ｓｉ ａｅ Ａ ｅ ｉ ａ ｅ ｆ ｓｏ ￣ｇ ｆｔ ｍ ｅ ｆ ｓｏ ｒ ｂ ｅ ｏ ｎ ｒｄ ａ ｄ ｖｓｂ ｅ ｉ ｇ ｓｗａ ｎ ｅ ｔｇ ｔｄ． ｎ ｗ ｍ ｇ ｕ ｉｎ ｒ ｏ ｈ ｉ ｂ ｓ ｄ ｏ ｍａ ｅｉ ｆ ｒ ａｉ ｎ ｗａ ｒ ｐ ｓ ｄ ｉｓｌ ，ｉ ｇ ｓｄ ｃ ｍ ｐ ｓ ｄ ｗｉ ａ ｉｕ ｃ ｌｓａ ｄ ｄｒ ｃｉ ｎ ｌ ａ ｅ ｎ ｉ ｇ ｎ ｏ ｍ ｔｏ ｓｐ ｏ ｏ ｅ ．Ｆ ｒｔ ｙ ｍａ ｅ ｗａ ｅ ｏ ｏ ｅ ｔ ｖ ｒｏ ｓｓ ａｅ ｎ ｉｅ ｔ ａ ｈ ｏ ｆ ａｕ ｅ ｓｎ ｈ ｒ ｐ ｒｉｓｏ ｕ ｔ ｒ ｓ ｌｔ ｎ ｃ ａ ａ ｔｒｓｉｓａ ｄ ｔａ ｓａｉ ｎ ｉ ｖ ｒａ ｃ ｆｔｅ ｎ ｎ ｕ ｓ ｍ ｐ ｅ ｅ ｔｒ ｓｕ ｉｇ ｔ ｅ ｐ ｏ ｅｔｅ ｆｍ ｌ —ｅ ｏｕ ｉ ｈ ｃｅ ｉｔ ｎ ｒ ｎ ｌｔｏ ｎ ａｉｎ ｅｏ ｏ ｓ ｂ ａ ｌｄ ｉ ｏ ｒ ｃ ｈ ｃ ｎ ｏ ｒｅ ｒｎｓｏ ｍ ，ｔ ｅ ａ ｙ ｓ ｂ ｒ ｐ ｓ ｃ ｕｄ ｂ ｇ ｔ ｏ ｔ ｕ ｌｔｔａ ｆ ｒ ｈ ｎ ｍ ｎ ｕ ｇ ａ ｈ ｏ ｌ ｅ ｏ ．Ａｆｅ ｈ ｔ ｔｅ ｍ ｅ ｓ ｒ ｍｅ ｔｏ ｍａ ｅ ｉｆ ｒ ａ ｏ ｔｒ ｔ ａ ｈ ａ ｕ ｅ ｎ ｆ ｉ ｇ ｎ ｏ ｍ ｔ ｎ ｉ ｆ ｓｏ ｒ ｌ ｓ ｅｅ ｒ ｐ ｓ ｄ ｕ ｉｎ ｕｅ ｗ ｒ ｐ ｏ ｏ ｅ ｗｉ ｔ ｅ ａ ｉｔ ｓ ｆ ｉｅ ｔｏ ａ ｂ ｎ ｐ ｓ ｓ ｂ ａ ｄ ｏ ｆ ｃｅ ｔ ａ ｅ ｉ ｇ ｔ ｈ ｖ ｒｅｉ ｏ ｄｒ ｃｉ ｎ ｌ ａ ｄ ａ ｓ ｕ ｂ ｎ ｃ ｅ ｈ ｅ ｉ ｉｎ ｓ ｆ ｒ ｍａ ｅ ｔ ｔａ ｓａｉｎ．Ｌｏ ｆｅ ｕ ｎ ｙ ｓ ｂ ｒ ｐ ｏ ｔｉ ｅ ｍａ ｅ ｏ ｔ ｎ ｎ ｏ ａｉｎ，ａ ｄ ｔ ｅ ｉ ｌ ｉｈ ｅ ｖ ｒ ｇ ｒ ｌｔ ｎ ｏ ｗ ｑ ｅ ｃ ｕ ｇ ａ ｈ ｃ ｎ ａｎ ｄ ｉ ｇ ｕｌ ｅ ｉ ｆ ｒ ｔｏ ｒ ｉ ｍ ｎ ｈ ｎ ｓｍｐ ｅ ｗｅｇ ｔ ｄ ａ ｅａ ｅ
基于滚动引导滤波的红外与可见光图像融合算法
非下采样轮廓波变换、基于引导滤波、基于显著性检测的两个尺度的图像融合等经典方法相比，本文
方法得到的融合图像不但从主观视觉效果上细节信息更丰富、目标对比度加强，并且在非线性相关信
息熵、相位一致性等 6 项客观评价指标上均具有较好的效果。
关键词：滚动引导滤波；显著图；图像融合；权重图
中图分类号：TN219
文献标识码：A
文章编号：1001-8891(2020)01-0054-08
Infrared and Visible Image Fusion Algorithm Based on the Rolling Guidance Filter
CHEN Feng，LI Min，MA Le，QIU Xiaohua
0 引言
图像融合本质上是一种图像增强技术，旨在通过 提取不同传感器（如红外与可见光）或同种传感器采 集的图像（如多聚焦图像）的互补信息进行融合，生 成信息更丰富、图像特征更多的融合图像。红外与可
见光图像融合技术是当前图像融合领域研究的热点 之一。红外传感器通过捕捉目标的热辐射信息，可生 成黑暗和雨雾等恶劣气候条件下的图像，图像中红外 目标突出，但空间分辨率较低、细节信息较少，而场 景对应的可见光图像纹理、边缘等细节信息丰富，分 辨率较高。故综合这两类图像的互补信息，可生成一
的滚动引导滤波融合算法。该算法充分利用了滚动引导滤波边缘和局部亮度保持特性，在通过均值滤
波将输入图像分解为基础层与细节层的基础上，结合滚动引导滤波与高斯滤波获取输入图像的显著
图，利用不同尺度参数的引导滤波对显著图优化得到权重图，将权重图作为权重分别指导基础层与细
节层的融合，最后联合融合后的子图重构得到融合图像。针对 3 类测试数据进行的融合实验表明，与
红外与可见光序列图像融合方法的研究
法， 而通 过 实验 和 客观 的评 价 指 标 ， 如熵 、 合熵 、 联 平均 梯
度、 标准差 、 方根 误差 、 噪 比等进 行评 价居 多 。但 是 ， 均 信 实 验方法 有一些 固有 的 限制 ， 比如 ： 实验 方法仅 仅对 选 定的 图 像集有 效或 者实验 评价 只 能适 合给 定条 件 下的有 限 的具体 例子 。因此， 述的各种 红外与可 见光 图像 的融合 方法 的优 上 劣需根 据 一定的场 合来 判 定，并 不能认 定某 种类 型 的方法
节 信 息 ， 但 在 黑 暗 背 景 下 具 有 不 易 观 察 的 隐 蔽 性 。 因此 ， 这
图像 的融 合新 的方法 也在 通过 实验不 断提 出 ，主要体 现在
以下 几 个 方 面 中 ： （） 传 统 融 合 方 法 改 进 及 多 种 方 法 互 补 １对 根 据 传 统 的 各 种 融 合 方 法 的 优 缺 点 ， 多 研 究 提 出 了改 很 进 的 方 法 以及 多 种 融 合 方 法 互 补 ， 文 献 ［】 结 合 了 于 主 如 １中 分 量 变 换 与 小 波 变 换 方 法 进 行 融 合 ； 献 ［】 出 了 一 种 基 文 ８提
融 融 某甩 合 一 Ａ
规 则
融 合 图 １ 一 般 基于 像 素 的 图像 融 合框 架
敛 形状 ， 提高 了它在噪声干 扰杂物遮 挡背景环 境下检 测跟踪
的准 确 性 。 （） 目标 检 测 等 图像 处 理 算 法 的 结 合 ４与
像 图
目前大 多的融合算法 都是基 于基本 的处理 技术 ， 没有考 虑 高层 的抽 象信 息 。为此 ， 文献［】 出了一个 新 的框 架 ， ６提 其
特征 级和 决策级 ３个层次 。 目前， 基于像素级 的红外与 可见 光 图像 融合 方法 研究 比较 多，也有 一些 基于特 征级 的融合 方法 ， 下面对这 些方法做 简要论述 。 ２ １ 传统 的图像融合 方法 ． 传统 的一般 以基于像 素的 图像 融合方法居 多 ， 根据 发展 有 简单 的图像 融合 方法 ， 即直 接在 图像域 处理如 ： Ｂ假彩 ＲＧ 合成、 Ｉ ＨＳ彩 色空 间变换 、 Ｃ Ｐ Ａ主分 量变换 、 Ｐ 高通滤 波） Ｈ Ｆ（ 等 。随后 出现基 于多分辨 率分解 的融合方法 ， 主要有 多分辨 率 的塔式分 解 ， 如高 斯塔 、 普拉 斯塔形 分解 、 度塔 等 ； 拉 梯 以
关于红外与可见光图像配准的研究
关于红外与可见光图像配准的研究赵晨 陈天华 李子伊 王聪聪北京工商大学计算机与信息工程学院摘要：在红外与可见光的配准中，可见光图像和红外图像之间存在较大的灰度差异，对同一景物所表现出的特征也不相同，这是造成配准精度不高的主要原因。
目前，对于边缘特征比较明显的图像，主要通过归一化互信息和边缘特征相结合的方法来将其配准。
这种方法的优点是容易实现，鲁棒性高；缺点是计算量大、速度慢。
因此我们比较了3种不同算法间的优缺点，能为图像的融合和配准研究提出新的研究方向和想法。
关键词：小波变换；主要成分分析；相似三角形匹配图像融合是将两幅或多幅图像组合成一幅保持重要图像特征的过程。
图像的融合通常需要从不同的图像获得原始图像的特征。
在同一场景下，通常不同的仪器或捕获技术(如多传感器、多焦点和多模态)进行取景并融合配准。
对于遥感图像，一些具有良好的光谱信息，而一些具有相对较高的几何分辨率。
因此，这些图像在许多方面都是互补的，没有一个图像能清晰展示场景的全部特征。
通过整合这些图像，充分利用这些图像的优点和各自的不同的信息，在不同的图像中看到互补的特征，从而生成相对较清晰的图像。
融合技术包括最简单的像素平均方法，更复杂的方法，有主要成分分析和小波变换融合等等。
1.三种算法的基本介绍1.1 基于相似三角形法基于相似三角形法的首要任务是将提取出来的Harris角点组成相似三角形，通过算法搜索出两副图像中最匹配的一对相似三角形即找出最匹配的三个角点并通过相似三角形的性质，计算出相关的匹配点，最后利用RANSAC算法拟合出匹配参数对图像进行配准。
1.2 主要成分分析法主要成分分析法(PCA)的主要过程是将一些相关变量转换成一些非相关变量，其核心算法是计算出经过压缩后的最优的数据组的描述。
本方法可以在保留大量信息的情况下，通过突出图片的相似点和不同点来进行匹配。
在图像融合时，PCA主要分析维度减少前后的数据，帮助减少多余的信息并且重点突出特征最为明显的成分，近一步增加信号对噪声的比例。
红外与可见光图像快速融合算法
摘
要 ：为 了增 强 融 合 效 果 ， 高 融 合 速 度 ， 出一 种 快 速 有 效 的红 外 与可 见 光 图像 融 合 算 法 ． 先 采 用 局 部 直 方 图 提 提 首
均 衡 和 中 值 滤 波 对 红 外 与 可 见 光 图像 进 行 对 比度 增 强 和 去 噪 处 理 ； 后 对 增 强 后 图像 进 行 线 性 融 合 ， 成 伪 彩 色 融 然 生
第 ２ ３卷 第 ７期
２１ ０ １年 ７月
计算 机辅 助设计 与 图形学 学报
Ｊ ｕ ｎ ｌ ｆＣ ｍｐ ｔｒＡｉｅ ｓｇ ＆ Ｃｏ ｕ ｅ ａ ｈｃ ｏ ｒ ａ ｏ ｏ ｕｅ ｄ ｄＤｅｉｎ ｍｐ ｔｒＧｒ ｐ ｉｓ
Ｖｏ１ ３ Ｎ ｏ ．２ ．７
Ｊ ｌ ０ １ ｕｙ２ １
红 外 与 可 见 光 图 像 快 速 融 合 算 法
钱小燕” 韩 ， ， 磊 王帮峰”
”（ 南京 航 空 航 天 大 学 民 航 学 院 南京 ２ ０ １ ） １０ ６ （ 京 华 为 技 术 有 限 公 司 南 京 ２ ０ ０ ） 南 １ ０ ０
（ ｒ ｓａｈａ ｌｉ ｈ ｔ ｉ ｃ ｒ ） ｃ ｙ ｔｌ ｎ ｅ＠ ｏ ｍａｌ ｏ ． ｎ
ห้องสมุดไป่ตู้
Ｑｉｎ Ｘｉｏ ａ ” ，Ｈａ ｉ ，ａ ｄ Ｗ ａ ｇＢａ ｇ ｅ ｇ ａ ａ ｙ ｎ ｎ Ｌｅ ｎ ｎ ｎ ｆｎ
（ ｏｌｇ ｉｉ Ａｖａ ｉｎ Ｎａ ｊｎ ｎ ｖ ｒｉ ｆ ｒｎ ｕ ｉｓ ｎ ｔｏ ａ ｔ ， ｎ ｉ ｇ ２ ０ １ ） Ｃ ｌ ｅｏ Ｃ ｖ ｌ ｉｔ ｎ ｉｇ Ｕ ｉ ｅｓｔ ｒ Ａｅ ｃ ａ ｔｃ ａ ｄ Ａｓｒ ｎ ｕ ｉ Ｎａ ｊ ｎ １ ０ ６ ｅ ｆ ｏ ｙＪ － ｅ
红外与可见光图像融合算法研究
红外与可见光图像融合算法研究一、本文概述随着科技的发展，图像处理技术已经成为现代社会中不可或缺的一部分，尤其在军事、医疗、安全监控等领域，其应用日益广泛。
红外与可见光图像融合算法作为图像处理技术的一个重要分支，近年来受到了广泛关注和研究。
本文旨在深入探讨红外与可见光图像融合算法的原理、方法及其应用，为相关领域的研究和实践提供理论支持和技术指导。
本文将概述红外与可见光图像融合的基本概念，包括红外图像和可见光图像的特点、图像融合的必要性以及融合的基本原理。
在此基础上，将详细介绍目前国内外在红外与可见光图像融合领域的研究现状和发展趋势，包括各种融合算法的优势和局限性。
本文将重点研究红外与可见光图像融合的关键技术，包括图像预处理、特征提取、融合策略等。
针对这些关键技术，本文将深入分析其原理、方法及其优缺点，并结合实际案例进行具体说明。
同时，本文还将探讨如何优化融合算法，以提高融合图像的质量和效率。
本文将通过实验验证所研究的红外与可见光图像融合算法的有效性和可行性。
通过实验数据的收集、处理和分析，将评估融合算法的性能指标，如清晰度、对比度、融合度等，并与其他算法进行对比分析。
本文还将讨论融合算法在实际应用中的潜力和挑战，为未来的研究提供方向和建议。
本文将全面深入地研究红外与可见光图像融合算法的原理、方法及其应用，以期为相关领域的研究和实践提供有益参考和借鉴。
二、红外与可见光图像融合技术概述红外与可见光图像融合技术是一种多源信息融合技术，旨在将红外图像和可见光图像中的有用信息进行融合，以生成一种包含更多信息、更具可读性和可理解性的新图像。
这种技术能够结合不同传感器捕捉到的信息，利用它们各自的优点，以弥补彼此的不足。
红外图像主要反映物体的热辐射信息，对于隐蔽目标、伪装目标以及夜间目标的检测具有显著优势。
红外图像往往分辨率较低，且难以区分目标的细节和纹理。
而可见光图像则提供了丰富的色彩和纹理信息，对于场景的识别和目标的分类具有较好的效果。
红外与可见光图像融合算法研究
红外与可见光图像融合算法研究红外与可见光图像融合算法研究摘要：随着红外与可见光图像获取技术的发展，红外与可见光图像融合技术展现了其巨大的应用潜力。
本文通过对红外与可见光图像融合算法的研究，探索其在军事、安防、医疗等领域的应用，并比较了目前常用的融合算法的特点和优劣。
关键词：红外图像、可见光图像、融合算法、应用潜力、特点、优劣一、引言红外与可见光图像融合技术是将红外与可见光图像信息相互融合，提取双方图像的优势特征，实现整体图像质量的提高与增强。
随着红外与可见光图像获取技术的不断进步，红外与可见光图像融合技术在军事、安防、医疗等领域的应用也越来越广泛。
二、红外与可见光图像融合算法的研究与应用1. 学习和融合算法学习和融合算法是常用的图像融合方法之一，它将可见光图像和红外图像作为训练样本，通过学习的方法将两种图像的特征进行融合。
该算法不仅能够提高图像的清晰度和细节表现力，还能够提高图像的目标检测和识别能力。
在军事领域，该算法被广泛应用于无人机、导弹等武器系统的目标识别与跟踪。
然而，该算法对训练样本的质量和数量要求较高，且实时性较差。
2. 基于传统方法的图像融合算法基于传统方法的图像融合算法主要包括像素级融合、小波变换融合和相关融合等。
其中像素级融合算法是最简单的一种方法，它将红外图像和可见光图像的像素进行简单的加权平均。
该算法的优点是实现简单，且实时性较好，但其融合效果较为粗糙，细节信息展示不够明显。
小波变换融合算法能够更好地提取图像的低频和高频信息，实现了对图像的多尺度分析，但其计算复杂度较高。
相关融合算法是在空间域和频域两个方向上进行融合，能够更好地保留图像的细节信息，但其对噪声比较敏感。
3. 深度学习方法近年来，深度学习方法在图像处理领域取得了巨大的突破，红外与可见光图像融合算法也采用了这一方法。
深度学习方法通过神经网络的训练，能够自动提取图像的特征信息，并实现更精确的融合效果。
例如，将红外图像和可见光图像作为输入，通过卷积神经网络进行训练，得到融合后的图像。
一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法
( A , B) i (
式中 , f k ( x , y ) 为尺度 k 下的近似图像 , L k 为低通滤 相邻尺度的近似图像间的差异构成小波变换的 系数即小波面 ω k ( x , y) = f k ( x , y ) - f k - 1 ( x , y ) ( k = 1 , 2 , …, N ) 图像的重构为
第 38 卷第 6 期 光 子 学 报 2009 年 6 月 AC TA P HO TON ICA SIN ICA
Vol. 38 No . 6 J une 2009
一种基于区域特性的红外与可见光图像融合算法 3
叶传奇1 ,2 ,王宝树1 ,苗启广1
( 1 西安电子科技大学 计算机学院 ,西安 710071) ( 2 河南科技大学 电子信息工程学院 ,河南 洛阳 471003)
f ( x , y) = 6 ω k ( x , y) + f N ( x , y )
k =1 N
( 5)
S TD ( R i A) ) / M EAN ( R i A) ) ) = ( ( S TD ( R i B) ) / M EAN ( R i B) ) 1
(
(
( 3)
( 6)
式中
M EAN ( R i j) ) = S TD ( R ) =
3
若区域 R 1 与区域 R 2 完全重叠 , 则在关联映 ( ( ) ( ) 射图中映射为 1 个区域 , R j) = R 1 = R 2 ; 若一个区域完全包含另一区域 , 如 R ( 1) < R ( 2) , 则在关联 映 射 图 中 映 射 为 2 个 区 域 , R1( j) = R ( 1) ,
( 对清晰程度 ,若 RRS ( R i A , B) ) > 1 , 表明图像 A 在该
红外与可见光的图像融合系统及应用研究
红外与可见光的图像融合系统及应用研究摘要：红外与可见光的图像融合技术近年来得到了广泛的研究与应用。
本文主要介绍了红外与可见光图像融合系统的基本原理和实现方法，并探讨了该技术在军事、安防、医疗等领域的应用和研究进展。
通过深入分析，我们认为红外与可见光图像融合系统的研究和应用前景广阔，有望在各个领域得到更加广泛的应用和推广。
一、引言红外和可见光图像融合技术是将红外图像与可见光图像进行融合，以提高图像质量和对目标的识别能力。
随着红外技术的发展和应用，红外图像的分辨率和对比度得到了大幅提高，但在细节信息和颜色还原方面仍有一定的不足。
可见光图像虽然具有良好的颜色还原和细节信息，但在特定条件下，如夜间或低光条件下，可见光图像的能力受到限制。
因此，将红外图像与可见光图像进行融合，可以充分发挥二者的优势，提高图像质量和识别能力。
二、红外与可见光图像融合系统的基本原理红外与可见光图像融合系统包括图像采集、预处理、特征提取和融合四个主要步骤。
首先，通过专用的红外和可见光相机采集红外图像和可见光图像。
然后对采集的图像进行预处理，包括图像去噪、图像增强等，以提高图像质量。
接下来，通过特征提取算法提取红外图像和可见光图像的特征，包括边缘、纹理等。
最后，通过融合算法将红外图像和可见光图像进行融合，得到一幅融合图像。
三、红外与可见光图像融合系统的实现方法红外与可见光图像融合系统有多种实现方法，包括多分辨率分解法、拉普拉斯金字塔法、小波变换法等。
多分辨率分解法是将红外图像和可见光图像进行多次分解，然后通过图像融合算法将分解后的图像进行重构。
拉普拉斯金字塔法是通过金字塔算法将红外图像和可见光图像进行多次分解，然后通过图像融合算法在不同尺度上进行融合，再通过反向金字塔操作得到最终的融合结果。
小波变换法是将红外图像和可见光图像进行小波变换，在小波域下进行融合，最后通过小波逆变换得到融合结果。
四、红外与可见光图像融合系统的应用红外与可见光图像融合技术在军事、安防、医疗等领域有广泛的应用。
红外与可见光的图像融合系统及应用研究
红外与可见光的图像融合系统及应用研究红外与可见光的图像融合系统及应用研究摘要：红外与可见光图像融合系统用于整合红外和可见光图像中的不同信息，提供更全面和有用的图像数据。
本文旨在探讨红外与可见光的图像融合系统的原理和应用，并介绍其在军事、航空航天、环境监测、医学等领域的广泛应用。
一、引言红外与可见光是常用的图像获取技术，它们在不同波长范围内捕获图像信息。
然而，它们各自具有有限的数据可用性和信息表达能力。
红外图像能够感知目标的热量，但无法提供目标的颜色和形态信息。
可见光图像则能提供目标的形态、纹理以及颜色等信息，却无法穿透烟雾、低照度等特殊环境。
因此，将红外和可见光图像融合起来，能够补充彼此的不足，实现更全面的目标检测和图像分析。
二、红外与可见光图像融合系统的原理红外与可见光图像融合系统主要由以下几个模块组成：图像获取模块、图像预处理模块、特征提取模块、融合算法模块和图像显示模块。
1. 图像获取模块：通过红外和可见光传感器获取两种图像数据。
2. 图像预处理模块：对获取到的图像进行去噪、增强、配准等预处理操作，以减少后续处理中的噪声和误差。
3. 特征提取模块：基于融合目标的特点，提取红外和可见光图像中的特征信息，如边缘、纹理、颜色等。
4. 融合算法模块：采用图像融合算法将红外和可见光图像融合，生成一幅融合度较高的图像。
5. 图像显示模块：将融合后的图像显示出来供用户观看和分析。
三、红外与可见光图像融合系统的应用1. 军事领域：红外与可见光图像融合系统在军事侦察、目标识别和导弹导航等方面发挥着重要作用。
红外图像能够检测隐蔽在夜间的目标，可见光图像则提供目标的形状和纹理信息，两者融合后可实现目标的全天候监测和定位。
2. 航空航天领域：红外与可见光图像融合系统在航空航天领域用于目标探测和导航。
红外图像能够探测到飞机发动机等热源，可见光图像则提供飞行器周围的环境信息，两者融合后可实现对隐蔽目标的探测和导航。
3. 环境监测：红外与可见光图像融合系统在环境监测领域能够提供更全面和准确的数据。
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把握不好，要么图像整体暗淡，要么整体就偏亮，且边缘信息比较 模糊，对比度较低。
融合结果图像分析
●基于区域对比度的融合方法所得到的图像模糊，信息熵 小，分析编写程序和算法可能是在计算过程中灰度值超出 了0~255的范围，也可能是计算的高频分量值过小，对比 度值异常过大，接近于无穷大，导致了图像局部偏亮或者 局部暗淡，融合图像质量不够好。
6.5223 6.2178 6.2819 6.7375
标准差std 29.5083
23.8603 22.2666 21.4988 29.9311
平均梯度 4.2927
4.3085 3.2953 3.3771 4.6958
空间频率 9.1607
8.4296 6.4550 6.6744 11.4168
对应像素取 平均值
对应像素加 权平均 基于区域能 量取大 基于区域能 量取小 基于区域对 比度
6.5445
1.8530e-04
24.3389
33.9577
4.5668
16.2664
9.5732
36.5167
融合结果图像分析
通过对融合结果图像的观察和对指标的分析可以得出： ●融合图像质量最好融合方法：基于区域能量的融合方法
2.在日常生活中，我们所见到的图像绝大部分都是可见 光图像(如电视机图像、数码照相机)。
3.图像融合技术是在兴起于70年代末的信息融合技术的 基础上发展起来的图像处理新技术，在多传感器信息融 合领域中，图像融合是应用最为广泛，发表文献最多的 一个方向。
选题的意义
图像融合的概念
图像融合是指将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理 和计算机技术等，最大限度的提取各自信道中的有利信息，最后综合成高质 量的图像，对场景有更全面、清晰的描述，从而更有利于人眼的识别和机器 的自动探测，提高图像信息的利用率和可靠率。
信息熵、标准差、平均梯度、空间频率的值最大，融合图像所含的信 息丰富，图像清晰。
●对应像素融合的方法中，对应像素取平均值的方法融合的结果图像 质量最差，包含的信息不够丰富，图像模糊。
●对应像素取加权平均值的方法标准差最小，色调单一均匀，看不出
太多的信息。
●像素值取大和像素值取小法所得到的融合图像，它们对图像的整体
2.重点介绍了像素级图像融合技术。对应像素取最大/小 值、对应像素取平均值、对应像素取加权平均值以及基于 区域能量和对比度比较的融合方法。
3.通过利用MATLAB图像处理软件，对可见光和红外图 像进行图像融合仿真实验，实现了所介绍的几种融合方法， 并对融合质量进行了客观的评价。
致谢
感谢王老师的帮助、指导我完成设计！ 感谢各位同学的帮助征级
决策级
图像进行预处 理和图像配准
像素级融合使结果更丰富可靠，有 利于进一步分析、处理、理解，能 提供最优决策和性能辨识。
红外和可见光图像融合的方法
对应像素灰度值选大
基于像素的融合
对应像素取平均值
对应像素取加权平均值 区域能量比较
基于区域的融合 区域对比度比较
西北工业大学明德学院本科毕业设计论文
红外和可见光图像融合算法研究
指导老师： 学生：
组织结构
一、背景与意义 二、像素级图像融合
三、红外和可见光图像融合的方法
四、图像融合方法的性能评价 五、仿真实验结果及分析
课题的背景
1.红外技术是20世纪发展起来的新兴应用技术。在军事 上应用于侦查、警戒、导航；在民用领域应用于交通管 理、安全监视、医学热诊断。
基于像素的融合示意图
基于区域的融合示意图
图像融合方法的性能评价
一、主观评价
融合图像的主观评价是以人为观察者，对图像 的优劣做出主观定性的评价。
二、客观评价
①信息熵E
②标准差std ③平均梯度 ④空间频率
图像融合方法的性能评价
•1.融合图像的熵越大，融合图像所含的信息越丰 富，融合质量越好；
•2.标准差大，则图像灰度级分布分散，图像的反 差大，可以看出更多的信息； •3.平均梯度越大，层次越多，表示图像越清晰； •4.空间频率反映了一幅图像空间域的总体活跃程 度，空间频率越大，图像越清晰。
谢谢大家！
谢谢各位老师！
●融合结果图像既有可见光图像中的边缘特征，同时也反 映了红外图像中目标物体或者场景的温度分布信息，能更 全面并且准确地表达目标物体或者场景所包含的信息，能 够很好地实现目标识别和监测等实际应用。
总结
1.介绍了图像融合技术的背景，描述了图像融合的基本 概念、层次、国内外研究动态，阐述了对融合方法及融合 图像效果进行主、客观评价的评测方法。
冗余信息
图像传感器 A
图像传感器 B
可见光图像 红外图像
互补信息
选题的意义
1.可见光图像携带的准确丰富的物体空间形态信息，与人眼对目 标场景的直接成像状态一致;
2.红外图像是凭借红外探测器而获得的图像信息，而这些信息都 是人眼无法直接获取的，但却表征了目标物体的表面温度分布情况， 将原本不可见的特征转换为图像形式，成为人眼可以接受的视觉信 息。 3.通过对可见光图像和红外图像采用图像融合处理，将两者的互 补信息整合，其输出的融合图像集两者优势为一体，既展示了目标 物体的空间细节情况，又将其表面温度分布细节转换为可视信息， 图像更加全面的展示了目标物体所承载的信息量，使得目标物体的 空间结构和局部温度分布都一目了然。
仿真实验结果
可见光图像
红外图像
对应像素取大值融合后图像
对应像素取小值融合后图像
仿真实验结果
对应像素取平均值融合后图像
对应像素加权平均融合后图像
基于区域能量取大融合后图像
基于区域能量取小融合后图像
仿真实验结果
融合结果图像评价
图像融合方 法 对应像素取 最大值 对应像素取 最小值 评价标准
信息熵E 6.6948