紅外與可見(jiàn)光圖像融合及評(píng)價(jià)技術(shù)研究.pdf

1、紅外與可見(jiàn)光圖像融合技術(shù)能夠增強(qiáng)場(chǎng)景理解，有利于提高目標(biāo)探測(cè)能力。它在軍事、安全、搜救等領(lǐng)域具有廣闊的應(yīng)用前景。本文針對(duì)紅外與可見(jiàn)光圖像融合技術(shù)開(kāi)展研究工作，特別對(duì)基于人眼視覺(jué)的彩色融合算法和彩色融合圖像客觀評(píng)價(jià)方法進(jìn)行了探討和研究。
　　 針對(duì)目前無(wú)法對(duì)紅外與可見(jiàn)光圖像融合系統(tǒng)目標(biāo)探測(cè)概率進(jìn)行定量評(píng)估的問(wèn)題，提出一種紅外與可見(jiàn)光圖像融合系統(tǒng)（灰度）目標(biāo)探測(cè)概率的定量計(jì)算方法。該方法基于五個(gè)因素:目標(biāo)與背景的光譜對(duì)比度;紅外與可

2、見(jiàn)光探測(cè)器的特性;環(huán)境照度條件;融合圖像質(zhì)量;目標(biāo)大小與距離。利用我們研制的系統(tǒng)，該方法應(yīng)用在兩個(gè)實(shí)際的探測(cè)任務(wù)中，并且設(shè)計(jì)了主觀驗(yàn)證實(shí)驗(yàn)，主觀實(shí)驗(yàn)結(jié)果與計(jì)算結(jié)果具有較高的一致性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法較為全面地考慮了影響圖像融合系統(tǒng)目標(biāo)探測(cè)概率的各個(gè)因素，它能夠有效計(jì)算圖像融合系統(tǒng)的目標(biāo)探測(cè)概率。
　　 針對(duì)現(xiàn)有彩色融合算法存在的目標(biāo)不夠突出、對(duì)比度較差的問(wèn)題，研究增強(qiáng)目標(biāo)及視覺(jué)對(duì)比度的彩色融合算法。首先設(shè)計(jì)一種基于二次聚類(lèi)的目標(biāo)

3、提取算法，把目標(biāo)從圖像中提取出來(lái)。然后提出一種基于Retinex理論和人眼視覺(jué)系統(tǒng)模型的對(duì)比度增強(qiáng)算法，該方法在Retinex結(jié)構(gòu)下，設(shè)計(jì)基于對(duì)比度敏感函數(shù)(CSF)的增益函數(shù)，在YUV空間下對(duì)背景部分的Y通道進(jìn)行全局和局部對(duì)比度增強(qiáng)。對(duì)于目標(biāo)部分，在YUV空間下賦予其顯著的色彩，達(dá)到目標(biāo)增強(qiáng)的目的。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，該算法得到的彩色融合圖像在保持自然色彩的基礎(chǔ)上，具有很好的全局對(duì)比度和局部對(duì)比度，更有利于人眼對(duì)場(chǎng)景的觀察和理解;圖像中的目

4、標(biāo)非常突出，并可以根據(jù)場(chǎng)景自由選擇目標(biāo)顏色，更加靈活機(jī)動(dòng)。
　　 針對(duì)目前缺少符合主觀感受的彩色融合圖像客觀評(píng)價(jià)方法的問(wèn)題，從彩色融合圖像目標(biāo)探測(cè)性和圖像場(chǎng)景信息兩個(gè)方面來(lái)研究彩色融合圖像客觀評(píng)價(jià)方法:
　　 首先，提出一種基于人眼視覺(jué)系統(tǒng)的彩色融合圖像目標(biāo)探測(cè)性客觀評(píng)價(jià)方法，用來(lái)客觀評(píng)價(jià)彩色融合圖像中的目標(biāo)探測(cè)性。它在CIELAB色彩空間下設(shè)計(jì)，建立在四個(gè)和色彩有關(guān)的因素上:目標(biāo)自身的亮度;目標(biāo)-背景區(qū)域視覺(jué)亮度差;目

5、標(biāo)-背景區(qū)域色調(diào)差;目標(biāo)-背景區(qū)域色度差。其中，視覺(jué)亮度差被看作對(duì)目標(biāo)探測(cè)性影響最大的因素，它根據(jù)人眼視覺(jué)系統(tǒng)理論中的韋伯定律來(lái)設(shè)計(jì)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，我們提出的目標(biāo)探測(cè)性客觀評(píng)價(jià)方法與人眼視覺(jué)感受吻合，利用它可以有效地評(píng)價(jià)彩色融合圖像的目標(biāo)探測(cè)性。
　　 然后，為了更加全面的客觀評(píng)價(jià)彩色融合圖像整體的場(chǎng)景信息質(zhì)量，提出一種符合人眼視覺(jué)感知的基于場(chǎng)景理解的彩色融合圖像客觀評(píng)價(jià)方法。它包含四個(gè)評(píng)價(jià)指標(biāo):圖像清晰度指標(biāo)(ISM)、圖像對(duì)

6、比度指標(biāo)(ICM)、圖像色彩彩色性指標(biāo)(CCM)和圖像色彩自然性指標(biāo)(CNM)。ISM基于圖像梯度信息來(lái)設(shè)計(jì);ICM基于灰度直方圖和彩色直方圖特性設(shè)計(jì);CCM基于色彩飽和度和多樣性特性來(lái)設(shè)計(jì);CNM通過(guò)計(jì)算融合圖像與自然圖像間色彩分布的相似性來(lái)設(shè)計(jì)。所有的色彩特性都在CIELAB空間中計(jì)算。我們還設(shè)計(jì)了基于這四種指標(biāo)的圖表方法，該方法可以更直觀的幫助評(píng)價(jià)彩色融合圖像的質(zhì)量。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明我們提出的評(píng)價(jià)方法與主觀感受結(jié)果吻合，證明這種評(píng)價(jià)方