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电子科技大学UNIVERSITYOFELECTRONICSCIENCEANDTECHNOLOGYOFCHINA硕士学位论文MASTERTHESIS论文题目红外与可见光图像融合技术的研究学科专业通信与信息系统学号201121010609作者姓名戴向东指导教师傅志中副教授分类号密级UDC注1学位论文红外与可见光图像融合技术的研究（题名和副题名）戴向东（作者姓名）指导教师傅志中副教授硕导电子科技大学成都（姓名、职称、单位名称）申请学位级别硕士学科专业通信与信息系统提交论文日期2014.5.12论文答辩日期2014.5.23学位授予单位和日期电子科技大学2014年6月27日答辩委员会主席评阅人注1：注明《国际十进分类法UDC》的类号。RESEARCHONINFRAREDANDVISIBLEIMAGEFUSIONTECHNOLOGYAMasterThesisSubmittedtoUniversityofElectronicScienceandTechnologyofChinaMajor:CommunicationandInformationSystemsAuthor:DaiXiangdongAdvisor:FuZhizhongSchool:SchoolofCommunication&InformationEngineering独创性声明本人声明所呈交的学位论文是本人在导师指导下进行的研究工作及取得的研究成果。据我所知，除了文中特别加以标注和致谢的地方外，论文中不包含其他人已经发表或撰写过的研究成果，也不包含为获得电子科技大学或其它教育机构的学位或证书而使用过的材料。与我一同工作的同志对本研究所做的任何贡献均已在论文中作了明确的说明并表示谢意。作者签名：日期：年月日论文使用授权本学位论文作者完全了解电子科技大学有关保留、使用学位论文的规定，有权保留并向国家有关部门或机构送交论文的复印件和磁盘，允许论文被查阅和借阅。本人授权电子科技大学可以将学位论文的全部或部分内容编入有关数据库进行检索，可以采用影印、缩印或扫描等复制手段保存、汇编学位论文。（保密的学位论文在解密后应遵守此规定）作者签名：导师签名：日期：年月日摘要I摘要多源传感器成像技术的快速发展，使得多源图像融合技术得到了广泛的研究和关注。红外与可见光图像融合技术作为多源图像融合领域的一个热点分支，在军事、医疗、监控、生物、勘测等领域有着重要的作用。红外图像反映了物体表面的热辐射差异，具有全天候工作特点，被广泛地应用于热源目标探测。但是，红外图像的背景信息比较模糊，难以对于场景进行全面描述。相反，由可见光成像技术得到的图像一般可以准确反映图像的场景信息，但是不能探测隐蔽的目标，并且在光线不足的情况下难以正常工作。因而，展开对具有互补特性的红外与可见光图像融合技术的研究具有重要的意义。本文着重研究了红外与可见光图像的融合规则，总结了本课题的技术难点和热点问题以及相关的解决方法，在此基础上提出了一些新的解决方法。首先，广泛和深入地研究比较流行的基于多尺度分析的图像融合方法，比较了不同多尺度分析工具的优缺点，找出适合图像融合的多尺度分析方法。在此基础上，重点研究了多尺度分解后的高低频融合规则算法，根据红外图像与可见光图像的差异性特点，结合高斯模糊与非局部均值的思想，提出了一种改进的低频融合规则；在高频融合规则上，结合高频系数的数值表征的图像纹理边缘意义，采取绝对取大的融合规则。实验表明该算法能够有效的保留红外图像的目标信息和可见光的纹理背景信息，同时基于区域融合与非局部均值的思想能够有效地抑制了噪声的影响。此外，针对红外图像的目标信息，借鉴图像的视觉显著性这一图像处理的热点研究方向，利用显著性算法计算出红外图像的显著图，之后通过红外图像的目标和背景的显著性系数来指导低频融合规则。图像的视觉显著性主要是通过模拟人眼视觉观测事物的方式，利用计算机准确快速地找出图像中的显著目标，有效地的将背景信息和目标信息区分开来，为后续的图像处理工作提供更加可靠的图像信息。相比于传统的红外与可见光图像融合算法，该方法可以准确地突出红外的目标信息并且有效地抑制红外背景对于融合图像清晰度的影响，获得了质量评价效果更佳的融合图像。关键词：图像融合，红外技术，多尺度，显著性，模糊逻辑ABSTRACTIIABSTRACTWiththerapiddevelopmentofmulti-sensorimagingtechnology,multi-sourceimagefusionhasbeenthesubjectofextensiveresearchandattention.Asahotbranchofthefieldofmulti-sourceimagefusion,Infraredandvisibleimagefusiontechnologyplaysanimportantroleinmilitary、medical、monitoring、biologyandotherfields.Infraredimagereflectsthedifferenceofthermalradiationinsurfaceoftheobjectwithall-weatherfeature,whichmakesinfraredtechnologyworkwellespeciallyatnightandithasbeenwidelyusedinheattargetdetection.However,thebackgroundinformationintheinfraredimageisoftenvague,soitisdifficulttogetafulldescriptionofthescene;Onthecontrary,thevisibleimagingtechniquecanaccuratelyreflectthegeneralinformationofthescene,butcan’tdetectthehiddentargetanddifficulttoworkinthelowlightconditions.Thus,theresearchonthefusionofinfraredandvisibleimageswithcomplementaryfeaturehasacomparativesignificance.Thispaperfocusesontheinfraredandvisibleimagefusiontechnology,summarizesthetechnicaldifficultiesandhotissuesandrelatedsolutions,andthenproposessomenewsolutions.First,studythecurrentpopularmulti-scaleanalysismethodsforimagefusionextensivelyanddepth,comparetheadvantagesanddisadvantagesofdifferentmulti-scaleanalysistools,identifymulti-scaleanalysismethodswhichsuitableforimagefusion.Onthesebasis,focusonthehigh-frequencyandlow-frequencyfusionrulealgorithmaftermulti-scaledecomposition.Accordingtothedifferentfeaturesofinfraredandvisiblelightimages,combinedwiththenon-localmeanideaandGaussianblur,putforwardanimprovedlow-frequencyfusionrules.Inthehigh-frequencyfusionrules,combinedthefactthathigh-frequencycoefficientsexpresstextureedgesignificanceofimage,thefusionruleswithmaximuabsolutionselectisperformed.Experimentalresultsshowthatthealgorithmcaneffectivelykeepthetargetinformationofinfraredimageandtexturebackgroundinformationofvisibleimagesanditeffectivelysuppresstheeffectsofnoiseasaresultofbasingonregionalintegrationandtheideaofnon-localmeans.Inaddition,Inviewofthetargetinformationofinfraredimage,drawtheimagesaliency,whichisahotresearchdirectioninimageprocessing,usingsaliencyalgorithmABSTRACTIIItocalculatethesaliencymapofinfraredimage,sothesaliencyvalueofthetargetandbackgroundininfraredimagecanbecalculated，andthenguidethelowfrequencycoefficientfusionrulesbytheuseofsaliencymap.Imagesaliencyquicklyandaccuratelyidentifysignificantlygoalseffectivelyofimagemainlythroughsimulationofthehumanvisualobservation,andthenprovidesmorereliableimageinformationforthesubsequentimageprocessing.Comparedtotraditionalinfraredandvisibleimagefusionmethodandothersegmentation,thisapproachcanaccuratelyhighlightthetargetinformationofinfraredimage.Atthesametime,theinfluenceofinfraredbackgroundforfusionimagehasbeeneffectivelysharpness,subjectiveandobjectiveevaluationsofthisalgorithmarebetter.Keyword:Imagefusion,Infraredtechnology,Multi-scale,Saliency,Fuzzylogic目录IV目录第一章绪论....................................................................................................................11.1引言..................................................................................................................11.2课题背景与意义..............................................................................................21.3红外与可见光图像融合研究现状........................