基于彩色传递和信息熵的红外与彩色视觉图像融合

简介：
本研究提出了一种结合彩色传递技术和信息熵理论的创新方法，用于优化红外图像与彩色视觉图像的融合效果。通过增强目标对比度及背景细节保留，该技术显著提升了复杂场景下的图像识别精度和用户体验。 本段落提出了一种结合Lαβ颜色空间与非下采样Contourlet变换（NSCT）的红外图像与彩色可见光图像融合算法。首先对RGB三个通道求平均值，得到灰度分量；然后使用NSCT分别处理该灰度图和红外图，并将两者进行融合以生成灰度融合图。随后利用基于Lαβ颜色空间的色彩传递技术，把可见光中的色彩信息传输到先前生成的图像中，最终形成彩色融合结果。 在对灰度图像执行融合时，考虑到红外成像特性以及几何特征和噪声在NSCT域的表现差异性，本段落提出了一种局部区域平均值与熵加权低频子带系数选择方案及一种结合方向信息熵和能量的带通方向子带系数选择策略。实验结果表明该算法能够有效提取可见光图像中的背景细节，并保留红外图的目标定位优势；同时还能最大限度地保持彩色原始视觉效果，从而生成具有更好视觉体验与更佳量化指标的融合图像。