1、圖像融合是指把針對同一場景的不同傳感器獲得的互補(bǔ)或冗余信息進(jìn)行處理得到一幅綜合圖像的過程。圖像融合可以提高源圖像的清晰度和可識別性,使得對場景的描述更加豐富。圖像融合廣泛應(yīng)用于軍事、醫(yī)學(xué)、地質(zhì)、氣象預(yù)報、人工智能等領(lǐng)域?？梢姽鈭D像紋理信息豐富、分辨率高,但是受到光照條件的制約;紅外圖像抗干擾能力強(qiáng)特別是在夜間和惡劣氣候下,但是分辨率低、邊緣較模糊?？梢姽鈭D像和紅外圖像的特征具有較強(qiáng)的互補(bǔ)性,因此研究可見光圖像與紅外圖像融合具有重要的現(xiàn)實

2、意義,也是圖像融合領(lǐng)域的熱點。本文的主要工作如下:
　　(1)圖像配準(zhǔn)是圖像融合的前提,針對像素的配準(zhǔn),并且配準(zhǔn)過程中沒有對特征的標(biāo)記,提出了基于Harris角點檢測的圖像配準(zhǔn)算法。首先對兩幅測試圖像采用Harris角點檢測算法得到特征點,通過對應(yīng)的特征點坐標(biāo)進(jìn)行求解得到兩幅測試圖像的變換關(guān)系,對待實驗圖像進(jìn)行重采樣和插值,去噪后得到的配準(zhǔn)的實驗圖像與參考圖像進(jìn)行比較分析。實驗結(jié)果表明,實驗圖像有良好的配準(zhǔn)效果。
　　(2)

3、分析了目前圖像融合算法存在的問題,提出顧及源圖像質(zhì)量的可見光和紅外圖像融合的算法。以圖像融合理論方法為基礎(chǔ),引入圖像質(zhì)量評價方法,構(gòu)建了顧及源圖像質(zhì)量的圖像融合基本框架。
　　(3)以區(qū)域加權(quán)信息熵作為可見光和紅外圖像評價方法,并以圖像質(zhì)量評價結(jié)果作為小波變換的系數(shù)權(quán)值來進(jìn)行圖像融合,分別以圖像的平均灰度、標(biāo)準(zhǔn)差、信息熵、空間頻率作為評價指標(biāo)對融合后的圖像進(jìn)行質(zhì)量評價,提出了基于區(qū)域加權(quán)信息熵的可見光與紅外圖像融合算法。最后選取多