【摘 要】
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近红外图像在夜视、透雾等方面发挥着重要作用,其中RGB-NIR图像融合是一种常见且有效的处理方式。图像融合是对多源图像进行信息的提取与整合,并将尽可能多的有效信息保留到同一幅图像中。发展至今,图像融合已经有了多种多样的算法,但是考虑到在实际图像处理过程中,图像的不同对象区域因特性不同可能需要进行差异化处理。并且现有的图像融合算法可能存在不足,并突出表现在某些图像区域,如植被、天空。本文以提升RGB
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近红外图像在夜视、透雾等方面发挥着重要作用,其中RGB-NIR图像融合是一种常见且有效的处理方式。图像融合是对多源图像进行信息的提取与整合,并将尽可能多的有效信息保留到同一幅图像中。发展至今,图像融合已经有了多种多样的算法,但是考虑到在实际图像处理过程中,图像的不同对象区域因特性不同可能需要进行差异化处理。并且现有的图像融合算法可能存在不足,并突出表现在某些图像区域,如植被、天空。本文以提升RGB-NIR图像融合效果为目标,旨在获取细节更丰富,颜色更自然的融合图像。为此,本文从两个不同角度提出创新性工作。1.提出了基于图像梯度的RGB-NIR图像优化融合算法。首先根据现有基于边缘（Spectral Edge,SpE）的图像融合算法生成期望的融合图像梯度矩阵,然后提出了一种基于梯度约束和矩阵优化的图像融合算法来根据梯度矩阵重新构建融合图像。并且在提出的算法中引入矩阵运算的FFT加速,以减少计算量。与原始SpE图像融合算法进行对比实验,结果表明本文提出的算法既能使融合图像细节得到增强,又避免了色偏等失真现象的发生,定量指标也证明本文算法更有优势。对比算法运行时间,本文算法运行速度明显更快。2.提出了植被与天空区域检测及相应图像融合算法。该算法包括一种基于RGB图像各通道比值和扩展归一化植被指数（Normalized Difference Vegetation Index,NDVI）的植被区域检测算法,以及一种基于透射率图引导的局部熵,扩展NDVI以及像素高度信息的天空区域检测算法。然后将检测结果的概率模板应用于图像融合,通过修正权重等方式来改善融合效果。对比实验表明,本文检测算法结果准确,性能鲁棒,能够保留更多纹理细节信息。以本文检测算法修正后的图像融合结果,在保持细节增强效果的同时,视觉感观更为自然,在定量指标上也更占优势。
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