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基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究的中期报告.docx

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基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究的中期报告.docx

上传人:niuwk 2024/4/13 文件大小:10 KB

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文档介绍:该【基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究的中期报告 】是由【niuwk】上传分享,文档一共【2】页,该文档可以免费在线阅读,需要了解更多关于【基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究的中期报告 】的内容,可以使用淘豆网的站内搜索功能,选择自己适合的文档,以下文字是截取该文章内的部分文字,如需要获得完整电子版,请下载此文档到您的设备,方便您编辑和打印。基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究的中期报告一、研究背景随着社会的进步与科技的不断发展,图像技术已经成为了各行各业中不可或缺的重要工具。在遥感图像处理领域,红外图像和可见光图像往往互为补充,二者融合后可以达到比单个图像更好的效果。因此,红外与可见光图像融合技术在军事、环境监测、疫情防控等领域具有广泛的应用前景。当前,红外与可见光图像融合技术已经取得了不少成果,但是在多尺度分析和信息提取方面还存在不少问题。因此,本文针对这些问题进行研究,旨在提出一种基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法。二、,我们借鉴了现有算法,并结合自己的经验和实验结果对其进行了改进。具体而言,我们采用了小波变换和拉普拉斯金字塔两种方法,将红外图像和可见光图像分别进行多尺度分解,然后再将分解后的图像进行融合。为了降低融合误差,我们对小波变换分解的低频系数和拉普拉斯金字塔的高斯系数进行了加权平均处理,使其更能够反映原始图像的特征。,我们采用了一种新的信息提取和特征匹配方法。具体而言,我们首先对融合后的图像进行局部直方图均衡化,以增强图像的对比度和清晰度;然后,利用SIFT算法提取图像的局部特征,利用匈牙利算法对特征点进行匹配,得到红外与可见光图像之间的关联。,并与传统的多尺度分析方法进行了对比。结果表明,本文提出的方法能够更好地保留图像的细节和特征,提高图像的对比度和清晰度,同时能够有效地提取和匹配图像的特征,进一步提高了融合图像的质量。三、下一步工作计划接下来,我们将继续进行深入研究和实验,进一步完善本文提出的方法。具体而言,我们将:,提高其对图像的逼真度和稳定性。,增强对小目标和复杂场景的适应性。,探索更广泛的使用场景和应用前景。