紅外圖像與可見光圖像融合筆記_第1頁
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文檔簡介

1、紅外圖像與可見光圖像融合紅外圖像與可見光圖像融合——筆記筆記圖像融合是將來自不同傳感器在同一時間(或者不同時間)對同一目標獲取的兩幅或者多幅圖像合成為一幅滿足某種需求圖像的過程。為了獲得較好的融合效果,在研究融合算法之前,對圖像預處理理論及方法進行了研究。預處理理論主要包括圖像去噪、圖像配準和圖像增強。圖像去噪目的是為了減少噪聲對圖像的影響。圖像配準是使處于不同狀態(tài)下的圖像達到統(tǒng)一配準狀態(tài)的方法。圖像增強是為了突出圖像中的有用信息,改善

2、圖像的視覺效果,并方便圖像的進一步融合。圖像融合評價方法:主觀評價和客觀評價。指標如:均值、標準差、信息熵等。針對IHS變換和小波變換的優(yōu)缺點,本文提出了一種基于這兩種變換結合的圖像融合方法。該算法的具體實現步驟如下:先對彩色可見光圖像進行IHS變換,對紅外圖像進行增強,然后將變換后得到的I分量與已增強的紅外圖像進行2層小波分解,將獲得的低頻子帶和高頻子帶使用基于窗口的融合規(guī)則,而后對分量進行小波重構和IHS逆變換,最后得到融合結果。經

3、仿真實驗證明,此結果優(yōu)于傳統(tǒng)IHS變換和傳統(tǒng)小波變換,獲得了較好的融合結果,既保持了可見光圖像中的大量彩色信息又保留了紅外圖像的重要目標信息。紅外傳感器反映的是景物溫度差或輻射差,不易受風沙煙霧等復雜條件的影響。一般來說,紅外圖像都有細節(jié)信息表現不明顯、對比度低、成像效果差等缺點,因此其可視性并不是很理想??梢姽獬上駛鞲衅髋c紅外成像傳感器不同,它只與目標場景的反射有關與其他無關,所以可見光圖像表現為有較好的顏色等信息,反應真實環(huán)境目標情

4、況,但當有遮擋時就無法觀察出遮擋的目標。利用紅外傳感器發(fā)現煙霧遮擋的目標或在樹木后的車輛等。在夜間,人眼不能很好的辨別場景中的目標,但由于不同景物之間存在著一定的溫度差,可以利用紅外傳感器,它可以利用紅外輻射差來進行探測,這樣所成的圖像雖然不能直接清晰的觀察目標,但是能夠將目標的輪廓顯示出來,并能依據物體表面的溫度和發(fā)射率的高低把重要目標從背景中分離出來,方便人眼的判讀。但由于自身成像原理以及使用條件等原因,所形成圖像具有噪聲大、對比度

5、低、模糊不清、視覺效果差等問題。不利于人眼判讀??梢詫烧邎D像融合在一起,這樣可以豐富圖像信息,提高圖像分辨率,增強圖像的光譜信息,彌補單一傳感器針對特定場景表達的不全面,實現對場景全面清晰準確的表達。兩者的主要區(qū)別有:(1)可見光圖像與紅外圖像的成像原理不同,前者依據物體的反射率的不同進行成像,后者依據物體的溫度或輻射率不同進行成像,因此紅外圖像的光譜信息明顯不如可見光圖像。小波變換的優(yōu)點表現為圖像分解后形成具有不同分辨率、頻率和方向

6、特征的分量信號,而且可以將圖像的光譜特征和空間特征完全分離,這樣就可以為融合處理奠定基礎。這種變換的優(yōu)點還表現為當利用變換進行重構時,信息會被準確無誤的,不會有圖像信息損失的重構。而且在分解時將圖像分解到不同的尺度上,這樣可以方便的分析圖像近似信息和細節(jié)信息,這種分解過程與人類視覺系統(tǒng)的特點相類似。下面主要闡述基于小波的圖像融合原理,先對已嚴格配準的兩幅待融合圖像A,B進行小波變換,若進行i層變換,便得到3i個高頻子帶和1個低頻子帶,將

7、獲得的低頻和高頻子帶作不同融合規(guī)則處理,再將處理過的子帶實行小波逆變換,便形成了結果圖像F。下圖表示其融合原理圖。小波融合局限性:小波分解層數的確定和小波基函數的選取。首先不同的小波基在對圖像進行分解和重構時具有不同的特性,并且沒有一種小波基能夠對所有圖像的處理效果能優(yōu)于其它的小波基。因此,在選取小波基函數時應根據圖像的統(tǒng)計特性進行動態(tài)的選??;對于確定小波分解層數的問題會出現因小波分解層數的不同產生時頻分辨率和小波系數的變化范圍變差的現

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