研究目的
提出一种基于包裹的曲波变换方法，用于融合红外与可见光图像，以提升观察者在弱环境光照条件下进行监视时的态势感知能力。
研究成果
基于提出的包裹式曲波变换方法对红外与可见光图像进行融合，在视觉和统计分析方面均优于其他融合方法。该方法能有效融合热目标信息与清晰的背景细节，通过提升感知能力（这是实现最优态势感知的第一步），从而在环境光照条件不佳时增强观察者的态势感知能力。
研究不足
所提出的融合方法会在热目标区域周围产生较深的阴影光晕，这表明存在一个潜在的改进空间，以防止最小程度的信息损失。
利用基于曲波变换的图像融合生成增强信息图像，以提高观察者在监视过程中的态势感知能力
DOI：10.1080/19479832.2018.1538170
期刊：International Journal of Image and Data Fusion
出版年份：2018
更新时间：2025-09-09 09:28:46
摘要：
图像融合技术已广泛应用于将多光谱信息整合为增强型信息图像。强烈建议将此类增强信息内容应用于监控领域，以提升观察者的态势感知能力。当仅使用单一传感器信息（如环境光照不足时可见光相机的输出）进行监控时，观察者无法辨识"热目标"细节。建议在环境光照不足的监控场景中采用可见光-红外融合图像，以同时呈现背景场景细节与"热目标"细节。本文提出一种基于包裹变换的曲波变换方法用于红外与可见光图像融合。选择曲波变换因其克服了小波变换的局限性（如方向不敏感、各向同性基函数及无法解析曲线等缺陷）。近似系数采用主成分分析规则融合，细节系数则通过绝对值最大规则融合。将重构的融合图像与文献中其他融合方法的结果进行对比，发现所提出的基于包裹变换的曲波融合方法在视觉效果和统计指标上均表现更优。该方法获得的融合图像能高保真地保留背景细节与热目标存在信息。
作者：
Divya Agrawal，Vinod Karar
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