17、红外与可见光动态图像融合及多传感器移动图像配准技术解析

红外与可见光动态图像融合及多传感器移动图像配准技术解析

在当今的图像处理领域，红外与可见光图像融合以及多传感器移动图像配准是非常重要的研究方向。它们在目标识别、监控等众多实际应用中发挥着关键作用。下面我们将详细探讨相关的技术和方法。

红外与可见光动态图像序列融合

在红外与可见光动态图像序列融合方面，提出了一种基于区域目标检测的动态图像融合方案。

目标检测技术被用于将源图像分割为目标和背景区域，并且在这两个区域采用了不同的融合规则。同时，引入了有限冗余离散小波变换（LR DWT）方法，以实现每个源图像的平移不变多分辨率表示。

具体的融合规则如下：
首先，计算一个度量值 (M(t))，公式为：
[M(t) = \frac{2 \sum_{(x,y) \in t} I_{ir}(x,y) \cdot I_{v}(x,y)}{\sum_{(x,y) \in t} [I_{ir}(x,y)]^2 + \sum_{(x,y) \in t} [I_{v}(x,y)]^2}]
其中，(I_{ir}) 和 (I_{v}) 分别表示红外和可见光帧。

然后，分别计算红外和可见光帧中重叠区域内系数的能量指数 (S_i(t))：
[S_i(t) = \sum_{(x,y) \in t} c_i(x,y)^2]
这里，(t \in T_O)，(i = ir, v) 分别表示红外和可见光帧。

引入相似度阈值 (\alpha)，通常 (\alpha = 0.85) 较为合适。
当 (M(t) < \alpha) 时，重叠目标区域 (t \in T_O) 的融合规则为：
[c_f