Solli[15]等在2009年和Ou[16]等在2011年都提出了相应的彩色融合图像颜色协调性客观评价模型，且都获得了不错的成果。然而，由于Solli 等并没有考虑到图像内容以及图像颜色区域面积、纹理等多方面的影响，导致评价结果与人眼主观评价结果很难达到一致。Ou等的颜色组合协调性预测模型针对的主要是图像中的色块，因此很难实现对真实场景彩色融合图像颜色协调性的客观评价。

2012年，一种基于颜色协调性的客观评价模型由北京理工大学高绍姝等提出。它的主要原理是通过对比绿色植物、海、天等天然场景融合图像的色彩与对应典型类记忆色的相似程度，同时使用城镇建筑物图像的最佳色彩度范围，用来计算场景的内容与这三种典型场景图像色彩的协调性，从而实现了对真实场景彩色融合图像颜色协调性的客观评价。客观评价的结果与试验中的观察者的主观评价一致。

1。6  本文主要工作和结构安排

本课题在了解和掌握基本图像融合算法的基础上，针对红外图像与可见光图像的特点，探索有效伪彩色融合算法，并对彩色融合图像的协调性进行研究。

本文结构安排如下：

第一章介绍图像融合技术的层次,研究课题的背景及意义，国内外对于此项技术的发展和研究现状,并对融合图像的质量评价进行简要介绍。

第二章介绍基于几种RGB空间的伪彩色图像融合算法以及对几种颜色空间作简要介绍。 

第三章详细介绍几种常用的伪彩色图像融合方法并对其在matlab平台进行仿真，对几种融合算法的仿真结果分析其优缺点。

第四章分主观与客观两种方法对伪彩色融合图像的颜色协调性进行研究，。

2  彩色空间映射算法介绍

2。1  常用颜色空间介绍

2。1。1  RGB颜色空间

RGB颜色空间是目前应用最广泛的颜色空间，它利用了三基色原理，即选取红、绿、蓝三种颜色作为基色，自然界中的颜色几乎都能由这三基色按一定比例混合出来。RGB颜色空间常常应用于显示系统当中。它的一个缺点是由于RGB颜色空间中三个分量并不是相互独立的，也就是说在三维坐标中 R、G、B 三个轴不是互相垂直的，所以只要改变任意其中一个分量值，这时，另外两个分量值将会随着改变，从而造成颜色的畸变。论文网

2。1。2  YCbCr颜色空间

YCbCr颜色空间中，Y代表的是图像的亮度分量，而Cb和 Cr分别代表两个色差分量，前者表示蓝色与Y分量的差别，后者表示红色与Y分量的差别。这个颜色空间利用人眼对亮度细节分辨力高，而对色度细节分辨力低以及三个分量相互垂直独立的特点，因而被广泛地应用在图像以及视频的传输中。只需提高Y分量的带宽，降低两个色差分量的带宽，就可以提高图像的传输效率且不影响观看效果。YCbCr颜色空间与RGB空间之间的转换是非常简单的线性关系，其正逆变换公式如下

2。1。3  颜色空间

 颜色空间中，通道表示色是非彩色通道，表示的是彩色的黄—蓝通道，表示的是彩色的红—绿通道。对于自然场景，空间可以使各通道之间的相关性最小。因此，即使在空间的各个通道之间进行计算，也不会发生通道交叉的问题。颜色空间与RGB颜色空间之间的转换比较复杂，下文中对其有详细的介绍。

2。2  彩色空间映射的基本原理

对可见光图像与红外图像进行对比，由于各自探测器工作的波段范围不一样，所以两原始图像间的灰度差别较为明显。可见光图像可以将目标或景物的辐射能和反射辐射能特性体现出来；红外图像可以将目标和背景的红外热辐射特性体现出来。对于图像配准和灰度融合，这种差别会增大操作的难度，但对于彩色图像融合来说，正好可以利用这种差别，进而研究出多种不同的方法，然后对色差适当调整，从而提高融合图像的被识别能力及分辨率。彩色空间映射算法的基本原理是：利用来自可见光图像与红外图像灰度分布的不同，提取灰度差别（有的不经过提取灰度差别这一过程），然后分别送到 R、G、B 三个通道并进行显示。其原理框图如下所示