他的不同面目，使我们对时空的观测和理解对人类自身结构的观测和理解得到进步的深入，获得不同的全新体验。可见光图像可见光传感器和红外传感器是两种最常用的传感器。可见光成像传感器获取场景的各种反射信息，有较高的时空分辨率，所成的图像含有丰富的几何和纹理细节，能够提供目标所在场景的细节信息，有利于观察者对场景的整体认知。可见光图像是人们最熟悉，最易于释义的图像。但是可见光传感器在恶劣的天气条件下大气的穿透成像能力较差，在夜间的成像能力尤其差另外，大气湍流引起光路中空气折射指数的随机波动，会导致图像的随机模糊。红外图像红外成像传感器可以分别在近红外短波红外中波红外和热红外波段成像。其中，近红外波段的成像传感器的作用机理与可见光成像传感器相似，主要依靠探测场景的反射成像，它在黄昏和拂晓前后所成的图像中含有相当丰富的图像细节信息。中波红外和热红外波段的成像传感谱中极窄的段。红外成像大大拓展了人类的视野，使人们能看见原来所不能看到的信息，如能观察到漆黑夜间的景物，能透过云雾识别云雾后面的景物等而其他电磁波段的成像，将向我们展示客观世界本身固有的其合图像分块和小波变换的多聚焦图像融合算法。对以上提到的算法分别进行了仿真，并与相关算法作了对比分析。第二章红外图像融合的基本原理第二章红外图像融合的基本原理几种常见的图像人眼所能感知的可见光仅是电磁波题，讨论了种进行焦点区域检测的图像融合方法。以传统的小波融合技术为基础，分析了图像分解后的低频部分的边缘以及能量特征，并探讨了该方面的改进方法。为了避免对所有的多聚焦图像块进行小波变换，讨论了种结究现状及存在的问题作了简要的介绍。介绍了空间域的多聚焦图像融合方法，主要对清晰度的标准进行了分析探讨，并在此基础上对图像分块的融合算法进行了分析。考虑到分块算法在清晰和模糊的边界区域存在的块效应这问，但用于其它图像时效果就会受到较大影响。根据其本身应用需求，红外图像融合对实时性要求较高，而现有算法少有并行执行，这就限制了融合的效率。本文的主要工作阐述了课题的研究目的和意义，对国内外在该领域中的研或仿真性的阶段。图像融合虽然有如人工智能小波第章绪论分析等前沿技术应用，但是系统理论不够完备。现有算法缺乏针对不同的图像信息而具备稳定性。比如基于块融合算法当中，固定大小的块对多聚焦图像融合有效术从产生发展到成功运用于实际工程都是非常迅速的。但是该技术并不是已经非常完美了，它还有诸多需要解决的问题，比如目前对红外图像融合的方法的研究是建立在般融合技术基础上的，所开展的研究工作处于试探性小波变换方法等。目前，也有许多学者将人工智能运用到多聚焦图像的融合中，比如马义德等把应用到多聚焦图像融合当中，为多聚焦图像融合的并行算法提供了个研究的新方向。存在的问题近年来，红外图像融合技清晰的区域合并起来。但是，该方法由于加窗的原因会会导致块效应，对融合图像的质量会产生很大影响。另类是基于多分辨率分析的融合方法，该方法要是在不同频率域上根据定的准则选取系数得到融合图像。该类方法有为研究的热门话题，而且在实际的工程当中成功运用也大大的推动了该技术的发展。就多聚焦图像融合而言，大致分为两类。类是在空间域的图像融合方法。这类方法般是根据种清晰度指标辨识出清晰区域，然后将图像中口等。但从技术研究的方法来看，各种理论的出现或发展不断推动着图像融合技术的发展，产生了各种像融合方法，例如，线性变换等等多分辨率分析技术金字塔式分解和小波分解技术更是促使图像融合成单位都有相关人员从事这领域的研究。目前，对图像融合技术的应用研究已经涉及军事和民用的多个领域，如目标跟踪与识别和战略监视国防安全和反恐安全检查以及信息安全航空与夜视地球观测工农业监视医学成像红外多光谱扫描仪。目前，上海交通大学，中科院上海技术物理研究所，武汉大学，中科院遥感卫星地面站，中科院遥感所，哈尔滨工业大学，湖南大学，西安电子科技大学，北京理工大学西安交通大学信息融合重点实验室等国内对图像融合理论和技术的研究起步较晚。二十世纪九十年代这领域在国内才开始逐渐形成高潮并取得了较快的发展，年月，由我国和巴西联合研制的资源号卫星发射升空，卫星上安装了我国自行研制的相机和科的研究人员个重要的讨论和主成分分析在红外图像融合技术中的应用研究的方向。由于众多科研工作者的努力该技术取得丰富的成果，即在医学测量地理信息系统工业智能机器人以及军事等领域发挥着重要的作用。实验室和，加拿大的大学等机构都在这领域投入了大量的人力物力进行相关研究。除了基础理论的研究，图像的应用也得到较大发展。图像融合目前已经成为众多学领域的热点研究问题。荷兰的和，美国的领域的热点研究问题。荷兰的和，美国的实验室和，加拿大的大学等机构都在这领域投入了大量的人力物力进行相关研究。除了基础理论的研究，图像的应用也得到较大发展。图像融合目前已经成为众多学科的研究人员个重要的讨论和主成分分析在红外图像融合技术中的应用研究的方向。由于众多科研工作者的努力该技术取得丰富的成果，即在医学测量地理信息系统工业智能机器人以及军事等领域发挥着重要的作用。国内对图像融合理论和技术的研究起步较晚。二十世纪九十年代这领域在国内才开始逐渐形成高潮并取得了较快的发展，年月，由我国和巴西联合研制的资源号卫星发射升空，卫星上安装了我国自行研制的相机和红外多光谱扫描仪。目前，上海交通大学，中科院上海技术物理研究所，武汉大学，中科院遥感卫星地面站，中科院遥感所，哈尔滨工业大学，湖南大学，西安电子科技大学，北京理工大学西安交通大学信息融合重点实验室等单位都有相关人员从事这领域的研究。目前，对图像融合技术的应用研究已经涉及军事和民用的多个领域，如目标跟踪与识别和战略监视国防安全和反恐安全检查以及信息安全航空与夜视地球观测工农业监视医学成像口等。但从技术研究的方法来看，各种理论的出现或发展不断推动着图像融合技术的发展，产生了各种像融合方法，例如，线性变换等等多分辨率分析技术金字塔式分解和小波分解技术更是促使图像融合成为研究的热门话题，而且在实际的工程当中成功运用也大大的推动了该技术的发展。就多聚焦图像融合而言，大致分为两类。类是在空间域的图像融合方法。这类方法般是根据种清晰度指标辨识出清晰区域，然后将图像中清晰的区域合并起来。但是，该方法由于加窗的原因会会导致块效应，对融合图像的质量会产生很大影响。另类是基于多分辨率分析的融合方法，该方法要是在不同频率域上根据定的准则选取系数得到融合图像。该类方法有小波变换方法等。目前，也有许多学者将人工智能运用到多聚焦图像的融合中，比如马义德等把应用到多聚焦图像融合当中，为多聚焦图像融合的并行算法提供了个研究的新方向。存在的问题近年来，红外图像融合技术从产生发展到成功运用于实际工程都是非常迅速的。但是该技术并不是已经非常完美了，它还有诸多需要解决的问题，比如目前对红外图像融合的方法的研究是建立在般融合技术基础上的，所开展的研究工作处于试探性或仿真性的阶段。图像融合虽然有如人工智能小波第章绪论分析等前沿技术应用，但是系统理论不够完备。现有算法缺乏针对不同的图像信息而具备稳定性。比如基于块融合算法当中，固定大小的块对多聚焦图像融合有效，但用于其它图像时效果就会受到较大影响。根据其本身应用需求，红外图像融合对实时性要求较高，而现有算法少有并行执行，这就限制了融合的效率。本文的主要工作阐述了课题的研究目的和意义，对国内外在该领域中的研究现状及存在的问题作了简要的介绍。介绍了空间域的多聚焦图像融合方法，主要对清晰度的标准进行了分析探讨，并在此基础上对图像分块的融合算法进行了分析。考虑到分块算法在清晰和模糊的边界区域存在的块效应这问题，讨论了种进行焦点区域检测的图像融合方法。以传统的小波融合技术为基础，分析了图像分解后的低频部分的边缘以及能量特征，并探讨了该方面的改进方法。为了避免对所有的多聚焦图像块进行小波变换，讨论了种结合图像分块和小波变换的多聚焦图像融合算法。对以上提到的算法分别进行了仿真，并与相关算法作了对比分析。第二章红外图像融合的基本原理第二章红外图像融合的基本原理几种常见的图像人眼所能感知的可见光仅是电磁波谱中极窄的段。红外成像大大拓展了人类的视野，使人们能看见原来所不能看到的信息，如能观察到漆黑夜间的景物，能透过云雾识别云雾后面的景物等而其他电磁波段的成像，将向我们展示客观世界本身固有的其他的不同面目，使我们对时空的观测和理解对人类自身结构的观测和理解得到进步的深入，获得不同的全新体验。可见光图像可见光传感器和红外传感器是两种最常用的传感器。可见光成像传感器获取场景的各种反射信息，有较高的时空分辨率，所成的图像含有丰富的几何和纹理细节，能够提供目标所在场景的细节信息，有利于观察者对场景的整体认知。可见光图像是人们最熟悉，最易于释义的图像。但是可见光传感器在恶劣的天气条件下大气的穿透成像能力较差，在夜间的成像能力尤其差另外，大气湍流引起光路中空气折射指数的随机波动，会导致图像的随机模糊。红外图像红外成像传感器可以分别在近红外短波红外中波红外和热红外波段成像。其中，近红外波段的成像传感器的作用机理与可见光成像传感器相似，主要依靠探测场景的反射成像，它在黄昏和拂晓前后所成的图像中含有相当丰富的图像细节信息。中波红外和热红外波段的成像传感器主要通过获取场景的红外辐射成像，具有更好的云雾穿透能力。波段的红外器件不会像近红外夜视器件那样受可见光闪光的影响，不会因机动车和亮闪光小波应用到图像融合当中也是个值得探讨的话题。结合现有算法将人工智能基于经验模式分解等各种先进技术手段应用于图像融合当中亦是值得关注的方向。在传统基于小波的图像融合