【摘 要】
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近年来,不同传感器设备的迅速发展使得人们可以更加便利地获取各种类型的图像数据。然而,由于不同类型的传感器的成像机理不一样,它们捕捉到的图像信息也存在较大差异。单一类型的红外图像或可见光图像不能全面地反映场景信息,因此不能满足某些应用的实际需求。比如,红外传感器能较好地捕捉场景中的热辐射分布信息,但红外图像中的纹理细节信息较少;相反,由可见传感器捕捉到的场景信息通常包含大量的纹理细节信息,能提供较好
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近年来,不同传感器设备的迅速发展使得人们可以更加便利地获取各种类型的图像数据。然而,由于不同类型的传感器的成像机理不一样,它们捕捉到的图像信息也存在较大差异。单一类型的红外图像或可见光图像不能全面地反映场景信息,因此不能满足某些应用的实际需求。比如,红外传感器能较好地捕捉场景中的热辐射分布信息,但红外图像中的纹理细节信息较少;相反,由可见传感器捕捉到的场景信息通常包含大量的纹理细节信息,能提供较好的情景感知,但各种原因（比如光照不足、遮挡等）使得隐藏在场景中的热物体不能较好地展示在可见光图像中。因此,如何将红外图像和可见光图像整合成一幅图像以便利后续应用成为亟待解决的课题。在此背景下,红外与可见光图像融合（Infrared and Visible Image Fusion,IVIF）技术应运而生,并广泛应用于目标识别、目标检测和监控等技术领域,因此在现代军事和民用等领域具有较大的实用价值。本文针对目前IVIF领域存在的一些问题做了相关的研究工作,并提出了两种基于L2范数融合模型的图像融合算法和一个通用的感知融合框架,主要研究内容及贡献如下:（1）在梯度转换融合（Gradient Transfer Fusion,GTF）算法研究中,针对基于L1范数融合模型的算法需要迭代求解的情况,提出了一种新颖的基于L2范数融合模型的图像融合算法（L2 Fusion,L2F）。通过将该融合任务转换为最小化优化问题,建立了L2范数融合模型,其中L2范数度量的第一项用于约束融合图像具有与红外图像相似的强度分布,而L2范数度量的第二项用于约束融合图像具有与可见光图像相似的梯度分布。此外,在目标函数中引入两个权值来解决由于L2范数不具有稀疏性带来的融合图像的平滑问题。与基于L1范数融合模型的GTF算法不同,由于L2范数可微,L2F可以获得源图像和融合图像之间的矩阵映射关系。该矩阵映射关系使L2F不仅与当前的融合算法显著不同,而且计算成本比大多数融合算法更低。实验结果表明,在视觉质量和评估指标方面,L2F优于基于L1范数融合模型的GTF和大多数最新的融合算法,融合结果为具有大量外观纹理信息的红外图像。（2）在感知融合算法研究中,针对传统多尺度变换法的融合结果视觉效果较差的情况,提出了一种基于强度转换和直接矩阵映射的融合算法（Intensity Transfer and Direct Matrix Mapping,IT-DMM）。通过将该融合问题转换为一个最小化问题,建立了L2范数融合模型,该模型的解为从源图像到融合图像的直接矩阵映射。融合模型中使用的权重根据红外图像的空间显著图进行计算,对IT-DMM的性能至关重要,并进行了详细分析。直接矩阵映射和有效的权重计算方法使得IT-DMM具有很高的计算效率,因此具有潜在的实用价值。定性和定量实验表明,IT-DMM在获取感知融合效果上优于十一种最新的图像融合算法,其中IT-DMM的融合结果为具有显著红外热物体信息的可见光图像。（3）在感知融合算法研究中,针对传统多尺度变换法的融合结果视觉效果较差的情况,提出了一个基于线性滤波器和边窗滤波（Side Window Filtering,SWF）技术的通用感知IVIF框架。首先,通过使用线性滤波器及对应SWF框架下滤波器将源图像分解为边缘特征成分、混合成分和基层成分。然后,通过绝对值最大融合规则和改进的绝对值最大融合规则将这些成分进行融合。最后,通过相加所有融合成分来重建融合图像。在实验中,使用了盒式滤波器和高斯滤波器两个常用的线性滤波器来验证所提出框架的有效性。实验结果表明,所提出的融合框架与比较算法相比可以获得更好的感知融合效果。
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