红外图像与可见光图像融合是图像融合领域一个重要的分支,因其在军事领域应用广泛而受到国内外各种研究机构的重视,并得到了很快的发展。红外传感器和可见光传感器的成像原理不同,使得所成的图像信息具有互补性。红外成像主要决定于景物的发射率和温度分布,其灰度波动来源于大背景辐射中的景物各个部分的辐射变化,能克服部分视觉上的障碍而探测到目标,实现昼夜24小时全天候的工作;但是红外图像空间分辨率较低,视觉效果往往不如可见光图像。相对的可见光传感器恶劣的天气条件下对大气的穿透成像能力较差,在夜间的成像能力尤其差。所以,通过红外与可见光图像的融合可以充分利用两者的互补信息,获得场景中更加详细准确的信息,使我们能更准确的判断热源的位置,以达到识别伪装、夜视等目的,在军事作战、电子产品检测、资源探测等众多领域中都有广泛的实用价值。本课题研究的主要目的是要找到一种适合于红外图像与可见光图像融合的方法,以充分利用红外图像与可见光图像中的互补信息,使得融合得到的图像,红外热目标突出,背景清晰。本文在对图像融合基础理论进行研究的基础上,结合红外图像和可见光图像各自的成像特点,提出了一种基于互补信息的红外可见光图像融合方法。整个融合过程主要包括以下三个部分:①红外热目标的提取。利用红外图像中热目标区域的亮度通常高于非目标区域的特点,提出了一种基于边缘检测和区域生长相结合的红外图像热目标提取方法。先对待分割红外图像进行边缘提取,计算该像素点集的平均灰度作为生长的其中一个灰度阈值条件,对待分割图像进行区域生长分割,得到红外热目标区域,为一次融合做准备。②红外热目标区域与可见光图像的一次融合。针对目前大部分关于图像融合的研究都集中在像素级上,而没有考虑到空间特征不同的各个区域固有的特性,使得融合效果不胜理想的问题,提出了一种介于像素级与特征级之间的融合方法,利用红外目标提取的结果作为融合决策的依据,将红外图像中重要的目标信息加入到可见光图像中。③一次融合的结果与两幅原始图像的二次融合。为了充分加入两幅原图像的原始信息,避免因红外图像分割中可能出现的一些分割错误而引起的一次融合中重要信息的丢失,提出了基于提升小波的二次融合方法,将一次融合的结果作为又一图像源,与两幅原始图像进行融合。先将三幅源图像通过提升小波分解得到各自的低频分量和高频分量,然后对低频部分和高频部分分别采用不同和融合规则进行融合,得到融合图像的低频和高频部分,最后进行提升小波重构,得到二次融合结果。实验结果表明,本文提出的融合方法得到的融合图像红外热目标突出,背景部分清晰,能达到准确判断热源位置的目的,并具有较强的鲁棒性。