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毕业设计-红外和可见光图像融合算法研究，共59页，23055字，附外文翻译、答辩PPT
摘 要
红外技术作为人类认识自然、探索自然的一种新的现代工具，已经被各国普遍的应用于生物、医学、地学等科学领域以及军事侦察方面。红外图像直接反映了物体表面温度分布情况，但由于目标的红外辐射十分复杂，而且影响目标红外辐射的因素很多，红外热图像的清晰度远不如可视图像。可见光图像能够很好的描绘场景中各个物体的外形结构，具有较好的轮廓表现力，所以将红外和可见光图像融为一体有非常好的效果。而通过图像融合是实现这一效果的有效方法，融合后的图像可信度更高，模糊较少，可理解性更好，更适合人的视觉及对源图像的进一步分析、理解以及目标检测、识别或跟踪。图像融合充分利用了多个被融合图像中包含的冗余信息和互补信息，同时又不同于一般意义上的图像增强，它是计算机视觉、图像理解领域的一项新技术。
本文针对红外和可见光图像融合算法进行了研究。通过使用计算机图像处理方法，对同一场景的红外图像和可见光图像进行融合处理，得到一副单一的融合图像，它成功包含了两副源图像的信息。本文主要研究了利用MATLAB软件实现对红外和可见光图像的处理和融合，采用对应像素取大值、取小值、平均值，区域能量、区域对比度比较的融合方法，并且对融合结果图像使用信息熵、标准
差、平均梯度、空间频率的评价指标进行了分析比较。结果表明，融合结果图像
既保留了可见光图像的清晰的轮廓信息，同时也显示了目标物体的表面温度分布情况。
关键字：图像融合，红外图像，可见光图像，MATLAB软件

ABSTRACT
Infrared technology, a new modern tool to be used for human beings to research and explore nature, has been widely applied to many fields which include biology, medicine, geoscience and military reconnaissance in different countries.Infrared image reflects the temperature distribution of objects in the scene. However, the target infrared radiation is very complex, and there are many factors which affect the target infrared radiation, thus Infrared thermal image clarity is much less than the visual image.A visual image can describes the shape of all the objects in the scene and has good ability to represent objects' outline.Therefor,the integration of Infrared image and visual image have very good results.In addition,to fuse them into a single image is very useful to achieve this goal .Fused images are more reliable,less vague and more understandable, which should be convenient for the following image analysis, recognizing, target detecting and tracing.It takes full advantage of redundant or complementary information from source pictures, and not be identical to common image enhancement. It is a new technology in the area of computer vision and image comprehension.
This thesis is aimed at studying a fused method about Infrared image and visual image.Through computer image processing methods ,fusing the visual image and infrared image about a same scene into a single image to display both images1 information.This paper is focusing on using MATLAB software to achieve the integration of Infrared image and visual image.Moreover,using maximal or minimal pixel selection , pixel average, Regional energy, Regional Contrast ,The fusion image using information entropy, standard deviation,average gradient, spatial frequency evaluation index analysis.The results show that it not only remains the shape information of the visual image, but also displays the temperature distribution of objects from the infrared image.
KEYWORDS：image fusion,infrared image, visual image, MATLAB software

目录
第一章 绪 论 1
1.1 课题的选题背景及意义 1
1.2 图像融合技术的研究状况 3
1.3图像融合的概念 5
1.3.1 图像融合系统的层次划分 6
1.3.2 像素级融合方法综述 10
1.4 本文的组织结构 11
第二章 图像的预处理和分类 12
2.1 图像的数字化 12
2.2 图像的分类 15
2.3 红外图像的成像机理和特点 16
第三章 红外和可见光图像融合的方法 20
3.1图像融合规则 20
3.2图像融合方法 21
3.2.1 像素灰度值选大图像融合方法 21
3.2.2 像素灰度值选小图像融合方法 22
3.2.3 对应像素取平均值融合方法 22
3.2.4 对应像素取加权平均值融合方法 23
3.2.5 基于区域能量比较的融合方法 23
3.2.6 基于区域对比度比较的融合方法 24
第四章 图像融合方法的性能评价 26
4.1 融合图像质量的主观评价 26
4.2 融合图像质量的客观评价 27
第五章 仿真实验结果及分析 32
第六章 总结与展望 44
6.1 总结 44
6.2 展望 45
参考文献 46
致谢 48
毕业设计小结 49
附录 50

本文的组织结构
本文主旨为学习探究可见光和红外图像的融合技术，一共分为五章讲解图像融合技术的数学理论基础、MATLAB程序设计实现以及对融合结果的总结和对图像融合技术发展前景的展望：
（1）介绍课题的研究背景及意义，简单的探讨了相关的几种技术的意义和发展情况，以及图像融合系统的层次划分；
（2）第二章介绍了图像融合前的预处理，利用MATLAB对图像进行数字化转换，可见光图像和红外图像成像机理，以及研究计算所用的灰度图像；
（3）第三章重点研究了像素级图像融合的原理和方法，利用对应像素、区域能量和区域对比度的比较进行图像融合，可以直观的看到不同方法融合后的图像的外观和特点；
（4）第四章对融合后的图像进行评价，通过熵、平均梯度、标准差、空间频率、互信息量（也称相关熵）、交叉熵（也称相对熵）、边缘保持度（QAB/F）进行详细的评估。
（5）第五章通过MATLAB软件对上述融合方法进行编程实现，并且对融合结果图像进行评价、分析。
（6）第六章为本文的最后一章，是对本课题的总结以及图像融合技术的发展前
景的展望。

主要技术指标
1．学习红外和可见光图像的特点；
2．研究红外和可见光图像的像素级融合算法；
3．编程实现红外和可见光图像的融合。