红外与可见光图像融合方法研究

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红外与可见光图像融合作是图像融合的一个重要的分支,随着红外技术被广泛应用于生物、医学、地质学以及军事等各个领域,红外与可见光图像融合在国内外引起了普遍关注和深入研究。红外与可见光图像融合是一种整合红外图像信息与可见光图像信息的有效方法。红外图像与可见光图像融合已广泛应用于目标检测、目标识别和目标跟踪等方面,在机器视觉、天文探测、红外遥感军事侦察、监视和制导等领域也得到广泛应用。针对现有的各融合算法存在的融合图像信息含量不足、图像分块现象严重、融合方法局限性强等问题。本文主要从两个大的方面着手研究,首先在现有融合框架下通过改进融合规则,解决了融合图像信息含量不足和分块现象严重的问题;其次,介绍了分数阶傅里叶变换的特性,利用其处理信号的优越特性,将分数阶方法有效应用于图像融合,提出了基于分数阶傅里叶变换的图像融合算法。该方法不仅适用于本文的红外与可见光图像融合,更适用于一般意义上的图像融合,具有很强的适用性,解决了以往图像融合方法局限性强的问题。本文的主要贡献如下:(1)对红外图像的处理采用分割机制,分割得到目标区域和背景区域;然后采用二代小波(NSTC)对红外和可见光图像进行分解。目标区域内选取较大频域系数法和背景区域采用基于窗口的局部信息熵的融合策略。(2)对于最终得到的融合结果,提出“一致性检验”规则,很好的避免了融合图像中出现的分块现象。(3)考虑分数阶傅里叶变换(FRFT)的任意角度旋转特性,将其运用到红外与可见光图像的分解中,借助遗传算法找出得到最大信息含量的最优阶数,再运用有效的融合规则对其进行融合。
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