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基于多尺度方向引导滤波和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合汇报人：2024-01-07

引言红外与可见光图像融合基本原理多尺度方向引导滤波算法卷积稀疏表示算法基于多尺度方向引导滤波和卷积稀疏表示的图像融合方法结论与展望目录

01引言

随着科技的发展，红外与可见光图像融合在军事、医疗、安防等领域的应用越来越广泛，如红外侦查、医学影像分析、安全监控等。由于红外和可见光图像的成像原理和特性不同，如何实现高质量的图像融合是一大技术挑战。研究背景与意义技术挑战应用场景

研究现状目前，多尺度滤波和稀疏表示是图像融合领域研究的热点，但将两者结合的研究较少。发展趋势随着深度学习技术的发展，利用深度学习进行图像融合成为新的研究趋势，但计算复杂度高，需要进一步优化。国内外研究现状及发展趋势

研究内容：本研究旨在提出一种基于多尺度方向引导滤波和卷积稀疏表示的图像融合方法，以实现高质量的红外与可见光图像融合。研究目标1.提出有效的多尺度方向引导滤波方法，以处理红外和可见光图像的差异。2.利用卷积稀疏表示方法，对融合后的图像进行优化。3.实现高效、高质量的红外与可见光图像融合。研究内容与目标

02红外与可见光图像融合基本原理

图像融合是将多个图像的信息有机地结合在一起，生成一个新的融合图像的过程。这个新的融合图像可以综合原始图像的各种信息，提高图像的清晰度、分辨率和可靠性。图像融合的定义图像融合可以分为像素级融合、特征级融合和决策级融合。像素级融合是最基本的融合方式，它将多个图像的像素信息进行综合处理，得到一个新的像素值。特征级融合是在像素级融合的基础上，提取各个图像的特征信息，将这些特征信息进行综合处理，得到一个新的特征集合。决策级融合是在特征级融合的基础上，对各个特征进行分类和识别，最终得到一个可靠的决策结果。图像融合的分类图像融合的定义与分类

图像融合的方法常见的图像融合方法包括基于多分辨率分析的融合方法、基于小波变换的融合方法、基于神经网络的融合方法、基于稀疏表示的融合方法等。这些方法各有优缺点，应根据具体的应用场景选择合适的方法。图像融合的步骤图像融合通常包括预处理、特征提取、权重确定、融合算法和后处理等步骤。预处理阶段主要是对原始图像进行去噪、增强等操作，以提高图像的质量。特征提取阶段主要是从原始图像中提取有用的特征信息。权重确定阶段是根据一定的规则和算法确定各个特征的权重。融合算法阶段是将各个特征按照一定的规则进行综合处理，得到一个新的特征集合。后处理阶段是对新的特征集合进行进一步的处理，如归一化、分类等。图像融合的方法与步骤

红外图像是通过测量物体发射的红外辐射来获取物体的信息，因此红外图像具有较高的热敏感性和穿透性，能够透过某些烟雾和尘埃获取目标的信息。可见光图像是通过可见光的反射来获取物体的信息，因此可见光图像具有较高的颜色和纹理信息，能够提供更加直观和丰富的视觉信息。红外与可见光图像的特点红外与可见光图像在颜色、亮度和对比度等方面存在较大的差异。此外，红外图像通常具有较低的分辨率和较高的噪声水平，而可见光图像则具有较高的分辨率和较低的噪声水平。这些差异使得红外与可见光图像在信息互补方面具有很大的潜力，通过将它们进行有机地结合，可以获得更加全面和准确的目标信息。红外与可见光图像的差异红外与可见光图像的特点与差异

03多尺度方向引导滤波算法

方向引导滤波算法是一种基于图像局部纹理信息的滤波方法，通过在图像中沿着特定方向进行滤波，提取出图像的边缘和纹理信息。该算法利用图像中像素点周围的局部区域，通过计算像素点与周围像素点之间的梯度方向和梯度幅值，确定像素点的特征方向。在特征方向上，对像素点进行加权平均或滤波处理，以平滑图像并保留边缘和纹理信息。方向引导滤波算法原理

多尺度滤波算法是一种基于不同尺度上的图像处理方法，通过在不同的尺度上对图像进行滤波，提取出图像在不同尺度上的特征信息。该算法利用图像的多尺度特性，将图像分解成不同尺度的高斯金字塔，并在每个尺度上进行滤波处理。通过在不同尺度上提取图像的特征信息，能够更好地描述图像的细节和结构信息，提高图像的表示能力。多尺度滤波算法原理

多尺度方向引导滤波算法的实现多尺度方向引导滤波算法的实现包括以下几个步骤首先，对输入的图像进行多尺度分解，得到不同尺度的高斯金字塔。然后，在每个尺度上，利用方向引导滤波算法提取图像的边缘和纹理信息。接着，将不同尺度上的特征信息进行融合，得到最终的融合结果。最后，通过适当的后处理技术，如对比度增强、锐化等，进一步提高融合结果的视觉效果。

04卷积稀疏表示算法

03稀疏编码将信号或图像分解为多个基函数的线性组合，其中大部分系数为零或接近零，只保留关键信息。01稀疏表示通过少量的非零系数来表示信号或图像，即用较少的特征来表示原始数据。02压缩感知利用稀疏性，通过