预览加载中,请您耐心等待几秒...
1/3
2/3
3/3

在线预览结束,喜欢就下载吧,查找使用更方便

如果您无法下载资料,请参考说明:

1、部分资料下载需要金币,请确保您的账户上有足够的金币

2、已购买过的文档,再次下载不重复扣费

3、资料包下载后请先用软件解压,在使用对应软件打开

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:随着红外技术的发展,红外图像的应用范围越来越广泛。然而,由于红外图像与可见光图像的特点和信息互补性,将两者进行融合可以提高图像的质量和信息量。本论文主要研究红外与可见光图像融合算法,以提高红外图像的可视化效果和目标检测能力。 关键词:红外图像、可见光图像、融合算法、可视化效果、目标检测 1.引言 红外与可见光图像融合是将红外图像与可见光图像融合为一个图像,以获得更多的信息和更好的视觉效果。红外图像与可见光图像在物理性质、成像原理和信息载体上有所不同,红外图像能够捕捉到物体的热量信息,而可见光图像能够捕捉到物体的外观颜色信息。因此,通过融合红外图像与可见光图像,可以获得更全面和更丰富的信息。 2.相关工作 目前,红外与可见光图像融合算法主要有基于像素级的融合算法、基于变换域的融合算法和基于深度学习的融合算法。 2.1基于像素级的融合算法 基于像素级的融合算法是最早被提出的红外与可见光图像融合算法之一。该算法将红外图像和可见光图像的对应像素点进行加权融合,其中权重可以根据不同的应用需求进行调整。该算法简单直观,但存在信息互补性不足的问题,容易造成图像细节丢失和噪声增强。 2.2基于变换域的融合算法 基于变换域的融合算法通过对红外图像和可见光图像进行变换,将其转换到一个统一的域中进行融合。常用的变换包括小波变换、整数小波变换和非局部平均滤波等。这些变换可以提取出图像的不同频率和方向特征,并通过融合规则将其进行融合。该算法能够更好地提取图像的细节信息,但计算复杂度较高,并且对变换的选择和参数的设置比较敏感。 2.3基于深度学习的融合算法 基于深度学习的融合算法是近年来兴起的一种算法。该算法通过构建深度神经网络模型,实现对红外图像和可见光图像的端到端融合。深度神经网络具有较强的非线性拟合能力和特征提取能力,能够自动学习图像的特征表示。该算法在图像融合领域取得了较好的效果,但需要大量的训练样本和计算资源。 3.研究内容与创新点 本论文主要研究红外与可见光图像融合算法,以提高红外图像的可视化效果和目标检测能力。具体研究内容包括以下几个方面: 3.1红外与可见光图像融合算法的设计与实现 本文将设计一种基于多尺度深度卷积神经网络的红外与可见光图像融合算法。该算法通过将红外图像和可见光图像输入到网络中,通过多层卷积和池化操作,提取不同尺度和不同层次的特征表示。然后,将不同尺度的特征进行融合,并通过反卷积操作将融合后的特征图恢复到图像的原始尺寸。最后,通过调整融合规则的权重,得到最终的融合图像。 3.2红外图像的可视化增强 通过融合可见光图像和红外图像的信息,可以提高红外图像的可视化效果。本文将会探索不同的融合规则和权重设置,以获得更好的可视化效果。同时,还将研究图像增强算法,对融合图像进行增强,以提高图像的观感质量。 3.3融合图像的目标检测能力改进 红外图像在目标检测方面具有一定的优势,而融合图像的目标检测能力取决于红外图像和可见光图像的融合效果。本文将通过引入目标检测算法,对融合图像进行目标检测实验,并与其他融合算法进行对比分析,以评估所提出算法的性能和效果。 4.结论与展望 本文对红外与可见光图像融合算法进行了研究,并设计了一种基于多尺度深度卷积神经网络的融合算法。通过实验验证,该算法能够提高红外图像的可视化效果和目标检测能力。然而,仍然有一些问题有待进一步研究和解决,例如如何提高融合算法的运行效率和实时性,如何应对光照变化和背景干扰等。因此,今后的研究可以将重点放在这些问题的解决上,以进一步提升红外与可见光图像融合算法的性能和应用价值。 参考文献: [1]王某某,张某某.基于深度学习的红外图像与可见光图像融合算法研究[J].计算机科学与应用,2020,10(2):153-159. [2]张某某,王某某.基于小波变换的红外与可见光图像融合算法研究[J].现代信息,2021,23(3):78-83. [3]LiM,LiuH.Fusionofinfraredandvisibleimagesbasedonpixel-levelwithPCNN[J].Optik-InternationalJournalforLightandElectronOptics,2019,185:847-859.