11、红外图像融合算法全解析

红外图像融合算法全解析

在图像融合领域，红外图像与其他类型图像（如可见光图像）的融合具有重要意义，它能够提升图像的性能和可感知性。接下来将详细介绍红外图像融合的相关算法，涵盖像素级融合、特征级融合和决策级融合三个层面。

像素级融合

像素级融合是直接对图像的像素进行操作，以实现图像的融合。以下是几种常见的像素级融合算法：
1. 基于多分辨率分析的融合
- 基本原理 ：多分辨率分析（MRA）基于融合的基本思想是用一些基函数来表示图像，使图像的边缘和边界等特征易于访问和操作。由于融合图像是基函数的加权和，选择与原始信号相似的基函数将有助于分析。
- 融合过程 ：输入图像A(x, y)和B(x, y)首先通过MRA算法表示为$\sum_{i} y_{A_{i}} g_{i}(x, y)$和$\sum_{i} y_{B_{i}} g_{i}(x, y)$，其中基函数为$g_{i}(x, y)$，$y_{A_{i}}$和$y_{B_{i}}$分别是图像A和B的变换系数，通过融合规则进行组合得到新系数$y_{C_{i}} = fusion(y_{A_{i}}, y_{B_{i}})$，最后通过逆变换重建融合图像C(x, y)。
- 相关研究方向 ：MRA基于图像融合的研究主要集中在MRA算法和融合规则两个方面。目前已经提出了众多解决方案，但没有一种通用的解决方案，需要根据具体应用的要求进行定制。
- 常见算法及融合规则 ：
| 多分辨率算法 | 融合规则 |