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②加入不同大小噪声后将图像分别融合，用Matlab设计图像融合软件，应用加权、取大、拉普拉斯、对比度金字塔和小波变换五种融合方法对图像融合，得到融合后的图像。
③参考国外研究，建立噪声对图像质量的评价指标，通过编写MATLAB程序计算图像质量指标数值，分析不同融合方法处理噪声的能力。
④应用已有的探测概率分别计算加入噪声的融合图像目标的探测概率，分析数据。
2 图像融合及红外、微光图像的目标特性分析
针对不同探测系统得到的不完善图像，需要将不同系统得到的图像进行融合，为了提高图像的融合质量和探测概率，就要了解不同探测系统的探测原理和特性。本文针对红外和微光两种探测系统特性进行研究。
2.1 微光图像原理及特性分析
相对于有照明光源来说，微光环境即低照度环境（照度低于0.1lx），而人眼的视觉效果与在日间有着较大差距。通常情况下，人眼在白天分辨率高、灵敏度高、响应快，而在微光环境下，视距变远、分视场不清楚、响应速度慢，分辨能力仅为白天的七十分之一。
图2.1 微光系统成像结构图
微光环境一般指周围的光谱区域为月光、星光、大气辉光等，微光图像源于目标和周围背景对夜晚自然辐射照明的反射，以及它们的散射所综合形成的夜天光辐射。与红外成像系统相比，微光成像传感器与目标场景的热对比度无关，所以在热对比度较小的情况下，微光成像系统与红外成像系统相比，更加符合人眼的观察习惯，具有良好的视觉效果，能够加深观察者对场景整体认知。
但是，在微光环境下，较低的照度导致的目标景物辐射能量偏低，而绿草、植被泥土、绿漆等周围环境的反射也比较弱，在微光成像系统中很难区分，且由于成像系统阴极敏感，导致人眼难以区分景物在光电阴极的积分成像，容易受自然环境影响。
同时，为了增强系统成像效果，一般会在系统中采用像增强器和CCD等，但是由于像增强器和CCD的本身产生的噪声影响，微光成像系统本身存在一定的缺点：
(1)MCP器件本身存在量子效应，且各个通道的增益也存在不一致的情况，成像结果会产生散弹噪声，并且MCP增益越大，散弹噪声越大。
(2)CCD的过程中也会产生传输损失噪声，本底电荷噪声，输出放大器噪声和界面态噪声等，最终影响系统成像质量。
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