基于IHS和小波变换的可见光及红外图像融合研究（2012年）

简介：
本研究探讨了将改进的霍曼算法(IHS)与小波变换结合应用于可见光及红外图像融合的有效性，旨在提升图像质量和信息提取能力。 为了应对红外与可见光图像在目标特征上的差异，提出了一种基于IHS（颜色空间变换）和小波变换的融合方法。首先对可见光图像应用IHS变换以获取亮度(I)、色度(H)及饱和度(S)三个分量，并将红外图像转换为灰度图；接着进行小波分解处理亮度分量与上述已变换成灰度后的红外图像，针对低频和高频部分分别采用不同的融合策略；最后通过IHS逆变换生成最终的融合图像。实验结果表明，此方法在结合可见光及红外成像的优势方面表现出色，并超越了传统的IHS转换法以及小波变换技术。这种方法不仅保留了可见光图中高空间分辨率与详尽纹理细节信息，还融入了在普通光线条件下不可见但在红外影像中的关键特征。