基于小波变换的红外和可见光图像融合算法的研究的开题报告
一、研究背景
红外图像可以反映目标的热点分布情况，而可见光图像则可以反映目标的形状和颜色等信息。因此，将红外和可见光图像进行融合可以得到更为全面的目标信息，有助于提高目标检测、识别和跟踪的准确性和鲁棒性。
目前，常见的红外和可见光图像融合算法有多尺度变换、小波变换、局部特征融合等方法。其中，基于小波变换的红外和可见光图像融合算法因其融合效果好、计算速度快等优点受到广泛关注。
二、研究内容
本课题旨在研究基于小波变换的红外和可见光图像融合算法，包括以下内容：
1. 对红外图像和可见光图像进行预处理，提取出目标区域和边缘等特征。
2. 利用小波变换将两幅图像分解为低频和高频子带。
3. 通过选取合适的融合策略将两幅图像的低频子带融合，得到融合图像中的低频分量。
4. 利用高频子带对融合图像进行细节增强，提高图像的清晰度和细节信息。
5. 实验验证算法的效果，包括主客观评价，比较不同算法的融合效果和计算速度等指标。
三、研究意义 本课题的研究可以实现红外和可见光图像的信息融合，有效提高目标检测、识别和跟踪的精度和鲁棒性。同时，该算法也可以应用于其他领域的图像融合，具有很高的应用价值。
四、研究方法和步骤
1. 收集大量红外和可见光图像数据，并对其进行预处理和特征提取。
2. 实现小波分解和融合算法，并进行实验验证。
3. 对融合算法进行优化和改进，提高融合效果和计算速度。
4. 分析算法的优缺点，对比其他算法，提出改进方案。
五、预期成果
本课题的预期成果为：
1. 实现基于小波变换的红外和可见光图像融合算法。
2. 对算法进行实验验证，比较不同算法的融合效果和计算速度等指标。
3. 提出改进算法的方案，并与其他算法进行对比分析。
4. 完成毕业论文并取得优秀成绩。
六、研究难点
1. 如何选取合适的融合策略，并提高融合效果。
2. 如何增强融合图像的细节和清晰度。
基于边缘轮廓特征的双光图像配准算法
何建;侯逸臣;谢家雨;王洛锋
【期刊名称】《中国科技信息》
【年(卷),期】2022()23
【摘 要】红外与可见光图像作为常见的多模态图像配准,被广泛地应用在医疗、农业自动化、材料检测等多个领域。同时图像配准作为图像融合的前置条件之一,在一定程度上对融合图像的精度和融合效果有着较大的影响。但由于红外与可见光图像自身的成像原理的不同,对应的图像分辨率、灰度值差异较大,导致红外与可见光图像在匹配时较为困难。为解决上述问题学者们提出了许多方法。这些方法基本可以归纳成三类:基于神经网络、基于图像区域和基于图像特征的方法。目前,红外与可见光图像配准一般采用的是基于图像特征的方法。如李晖晖,郑平,杨宁等人提出的基于SIFT特征和角度相对距离的图像配准算法;许金鑫的基于斜率一致性的电气设备红外与可见光图像配准方法;还有汪鹏的利用图像Canny边缘特征进行红外与可见光图像配准的算法。
【总页数】3页(P39-41)
【作 者】何建;侯逸臣;谢家雨;王洛锋
【作者单位】中国民用航空飞行学院航空电子电气学院
【正文语种】中 文
【中图分类】TP3
【相关文献】 1.基于轮廓特征的红外与可见光图像配准方法研究2.基于局部显著边缘特征的快速图像配准算法3.基于轮廓多边形拟合的红外与可见光图像配准算法4.一种基于Canny边缘的红外与可见光图像配准算法5.基于Canny边缘SURF特征的红外与可见光图像配准算法
因版权原因，仅展示原文概要，查看原文内容请购买
基于Mamba和Transformer的红外与可见光图像融合网络
目录
1. 内容概要................................................2
1.1 背景与动机...........................................3
1.2 研究目标与意义.......................................4
1.3 主要工作与贡献.......................................5
2. 相关工作................................................6
2.1 红外与可见光图像融合方法概述.........................7
2.2 Transformer在图像处理中的应用........................8
2.3 Mamba框架简介........................................9
3. 研究方法...............................................10
3.1 网络结构设计........................................12
3.1.1 Transformer架构概述.............................12
3.1.2 Mamba框架特点...................................13 3.1.3 融合网络结构设计................................15
3.2 损失函数与优化算法..................................16
3.2.1 常见损失函数介绍................................18
第４４卷 第３期 ２０１４年３月 激光与红外 ＬＡＳＥＲ ＆ ＩＮＦＲＡＲＥＤ Ｖｏ１．４４．Ｎｏ．３ Ｍａｒｃｈ，２０１４
文章编号：１００１－５０７８（２０１４）０３－０３３９－０４ ・图像与信号处理・
基于邻域统计信息的红外与可见光图像融合
孙新德，薄树奎 （郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系，河南郑州４５００１５）
摘 要：针对红外图像与可见光图像的融合问题，提出了一种基于邻域统计信息的图像融合新 算法。首先对图像进行多尺度分解，得到一系列子带系数，然后针对各子带系数的物理特性， 提出了高低频规则不同的图像融合算法。对于图像低频部分，首先定义基于邻域统计信息的 目标和场景特征参数，然后设计了加权系数自适应变化的加权平均融合策略；对于图像高频部 分，首先定义邻域系数分布特征参数，然后设计了受邻域统计信息调制的系数比较取大融合策 略。实验结果表明该算法能够很好地将红外图像与可见光图像进行融合，且融合效果优于其 他一些算法。 关键词：图像融合；多尺度分解；邻域统计；融合规则 中图分类号：ＴＰ３９１ 文献标识码：Ａ ＤＯＩ：１０．３９６９／ｊ．ｉｓｓｎ．１００１－５０７８．２０１４．０３．２６
Ｆｕｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｆｏｒ ｉｎｆｒａｒｅｄ ａｎｄ ｖｉｓｉｂｌｅ ｉｍａｇｅｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ
ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ
ＳＵＮ Ｘｉｎ—ｄｅ，ＢＯ Ｓｈｕ—ｋｕｉ （Ｄｅｐａｒｔｍｅｎｔ ｏｆ Ｃｏｍｐｕｔｅｒ Ｓｃｉｅｎｃｅ ａｎｄ Ａｐｐｌｉｃａｔｉｏｎ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ Ｉｎｓｔｉｔｕｔｅ ｏｆ Ａｅｒｏｎａｕｔｉｃａｌ Ｉｎｄｕｓｔｒｙ Ｍａｎａｇｅｍｅｎｔ，Ｚｈｅｎｇｚｈｏｕ ４５００１５，Ｃｈｉｎａ）
Ａｂｓｔｒａｃｔ：Ａｉｍｉｎｇ ａｔ ｔｈｅ ｆｕｓｉｏｎ ｐｒｏｂｌｅｍ ｏｆ ｉｎｆｒａｒｅｄ ａｎｄ ｖｉｓｉｂｌｅ ｉｍａｇｅｓ ｗｉｔｈ ｔｈｅ ｓａｍｅ ｓｃｅｎｅ，ａ ｎｏｖｅｌ ｆｕｓｉｏｎ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｉｓ ｐｒｏｐｏｓｅｄ．Ｆｉｒｓｔｌｙ ｔｈｅ ｓｏｕｒｃｅ ｉｍａｇｅｓ ａｒｅ ｍｕｌｔｉ—ｓｃａｌｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｅｄ，ｔｈｅｎ ｍａｎｙ ｓｕｂｂａｎｄ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ ａｒｅ ｏｂｔａｉｎｅｄ．Ｆｕｓｉｏｎ ｍｅｔｈｏｄｓ ｏｆ ｄｉｆｆｅｒｅｎｔ ｆｕｓｉｏｎ ｒｕｌｅｓ ａｔ ｈｉｇｈ ａｎｄ ｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ａｒｅ ｐｒｅｓｅｎｔｅｄ ａｃ— ｃｏｒｄｉｎｇ ｔｏ ｔｈｅ ｐｈｙｓｉｃａｌ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｏｆ ｅａｃｈ ｓｕｂｂａｎｄ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ．Ｆｏｒ ｔｈｅ ｌｏｗ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｕｂｂａｎｄ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ，ｔｈｅ ｔａｒ— ｇｅｔ ａｎｄ ｓｃｅｎｅ ｐａｒａｍｅｔｅｒｓ ｂａｓｅｄ ｏｎ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ａｒｅ ｄｅｆｉｎｅｄ，ａｎｄ ａ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ａｖｅｒａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｗｉｔｈ ｗｅｉｇｈｔｅｄ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ａｄａｐｔｉｖｅ ｖａｒｉａｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｆｏｒ ｔｈｅ ｈｉｇｈ ｆｒｅｑｕｅｎｃｙ ｓｕｂｂａｎｄ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔｓ，ｔｈｅ ｎｅｉｇｈｂｏｒｈｏｏｄ ｄｉｓｔｒｉｂｕｔｉｏｎ ｃｈａｒａｃｔｅｒｉｓｔｉｃｓ ｐａｒａｍｅｔｅｒ ｉｓ ｄｅｆｉｎｅｄ，ａｎｄ ａ ｆｕｓｉｏｎ ｓｔｒａｔｅｇｙ ｏｆ ｃｏｅｆｆｉｃｉｅｎｔ ｃｏｍｐａｒｉｓｏｎ ｗｉｔｈ ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ ｉｎｆｏｒｍａｔｉｏｎ ｍｏｄｕｌａｔｉｏｎ ｉｓ ｄｅｓｉｇｎｅｄ．Ｔｈｅ ｅｘｐｅｒｉｍｅｎｔａｌ ｒｅｓｕｌｔｓ ｓｈｏｗ ｔｈａｔ ｔｈｅ ｐｒｏｐｏｓｅｄ ａｌｇｏｒｉｔｈｍ ｃａｎ ｆｕｓｅ ｉｎｆｒａｒｅｄ ａｎｄ ｖｉｓｉｂｌｅ ｉｍａｇｅｓ ｗｅｌ１． Ｋｅｙ ｗｏｒｄｓ：ｉｍａｇｅ ｆｕｓｉｏｎ；ｍｕｌｔｉ—ｓｃａｌｅ ｄｅｃｏｍｐｏｓｉｔｉｏｎ；ｎｅｉｇｈｂｏｒ ｓｔａｔｉｓｔｉｃ；ｆｕｓｉｏｎ ｒｕｌｅｓ
