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红外和可见光图像的配准与融合

摘要

可见光图像的高频细节丰富，能反映拍摄场景整体的细节特点，但在光照条件较

差的情况下，图像质量降低，图像中需要检测的目标与环境背景变得模糊；而红外传

感器的成像原理主要是通过物体的热辐射强度来显示物体的形状轮廓，对于天气、光

照有很好的适应能力，特别是对于隐蔽的热源目标，如伪装的敌人、武器等军事目标

具有很好的探测性，但红外成像存在图像细节模糊，纹理不够清晰，场景的高频信息

比较少，对比度差，清晰度低等问题。

为了能够兼顾可见光图像和红外图像的各自优点，在应用场景中将可见光图像和

红外图像进行融合，以获得对拍摄场景全面准确的图像描述，使信息的充分利用，同

时也可以提高系统分析决策的准确性和可靠性。图像配准技术是图像融合的重要前提，

其配准精度直接影响图像融合的最终质量。

针对现有红外与可见光图像配准技术中的特征点不足及融合技术中算法运行时间

长、复杂度高、融合后图像质量下降等问题，主要研究内容如下：(1)将红外和可见光

图像Canny边缘图像得到的ORB特征点匹配结果与原图ORB特征点匹配结果合并，

增加仿射变换矩阵计算的数据库，实验证明该方法得到的配准图像结构相似度更高；

(2)采用特征级图像融合方法，根据红外图像的灰度直方图分布特性选择三角形法、高

斯法、大津法三种自适应阈值方法将其进行二值化处理，二值化处理后得到图像作为

掩膜图像，根据所述掩膜图像确定目标融合区域；将所述红外图像基于目标融合区域

与所述可见光图像进行融合，得到融合图像。其中，通过目标融合区域的确定，可以

对红外图像中包含的有效信息的部分进行提取，将提取到的有效信息与可见光图像进

行融合，有效避免融合后图像包含无用信息而使得图像质量下降，减少图像中无效信

息、减小计算量和复杂度、且可提升系统实时性；(3)将红外图像的亮度通道(I)梯度信

息与可见光图像的色度(H)、饱和度(S)进行融合，使计算过程简单，得到的融合图像与

用同样的方法将三个通道全部融合的结果完全相同。

关键词：图像配准；图像融合；边缘检测；HIS分解

红外和可见光图像的配准与融合

ABSTRACT

Thehigh-frequencydetailsofvisiblelightimagesarerichandcanreflecttheoverall

detailsoftheshootingscene.However,inthecaseofpoorlightingconditions,theimagequality

isreduced,andthetargettobedetectedintheimageandtheenvironmentalbackgroundbecome

blurred.TheprincipleofinfraredimagingismainlyTheshapeandoutlineoftheobjectis

displayedbythethermalradiationintensityoftheobject,whichhasgoodadaptabilityto

weatherandillumination,especiallyforhiddenheatsourcetargets,suchascamouflaged

enemies,weaponsandothermilitarytargets,buthasgooddetectionperformance,butinfrared

Imaginghasproblemssuchasblurredimagedetails,insufficienttexture,lesshigh-frequency

informationofthescene,poorcontrast,andlowdefinition.

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