关于自适应滑动窗口下的双色中波红外图像融合技术的研究

简介：
本文研究了在自适应滑动窗口环境下，双色中波红外图像的有效融合方法，旨在提高夜间或低光照条件下的视觉感知质量和目标识别精度。 在研究图像处理技术的过程中，双色中波红外图像融合方法一直备受关注。该成像技术相比传统单波段红外图像提供了更丰富的细节信息，并通过不同波段的信息融合来提升目标识别与场景描述的准确性。 为了实现更加精确的图像融合效果，引入自适应滑动窗口成为一种重要的创新策略。滑动窗口法是一种基于像素统计分析的方法，在特征提取、图像融合和分析等领域广泛应用。它的一个主要优势在于能够增强局部信息特征的同时具有较强的抗干扰能力。 然而，选择合适的窗口大小对于结果至关重要：过大或过小的固定尺寸都会影响细节提取效果以及边缘等重要信息的准确识别。传统方法通常依赖于实验数据或者经验来确定滑动窗口的尺寸，这种方法在处理复杂图像时容易产生偏差。 为解决这一问题，本研究提出了一种自适应滑动窗口技术。该方法首先进行边缘检测，并根据区域内边缘数量动态调整窗口大小直至达到预设阈值。通过这种方式，可以确保不同区域自动获得最合适的局部特征提取效果。 研究人员将这种新方法应用于双色中波红外图像融合模型中。此模型基于对比分析不同波段的差异来实现精确融合。研究团队在传统固定尺寸滑动窗口基础上引入自适应机制，并进行了大量仿真测试以验证其有效性。结果显示，相较于传统的固定大小滑动窗口技术，在主观观察和客观评价方面均取得了显著改进。 此外，本段落还介绍了中北大学信息与通信工程学院关于红外图像处理的研究成果以及周萧等人在此领域的研究进展。文中涉及的关键概念包括双色中波红外、自适应滑动窗口技术和差异特征驱动的融合模型等。 通过这项工作可以预见，在未来的发展过程中，自适应滑动窗口技术将在图像处理特别是双色中波红外图像融合领域发挥重要作用，并有望推动该领域的进一步创新和发展。