表 3-1 主观评价评分表 13

表 4-1 不同低频算法的性能评价指标对比 24

表 4-2 红外图像和可见光图像基于不同融合算法的性能评价指标对比 24

1 绪论

1。1 引言

科技在今天得到飞快的发展，所带来的影响就包括传感器得到广泛应用，由 于过往单一的物理量只能被单一的传感器系统测量，越来越满足不了现在复杂的 需求。而正是因为这个原因，多种传感器系统[1]的诞生便水到渠成了。它最主要 的功能就是可以弥补传统的单一的传感器的缺陷，并且可以把来自多个数据采集 系统所得到的数据总结到一起，然后就可得出相对比较周密的数据。但是其发展 的过程也伴随着诸多的问题，当系统中特别是传感器类型的逐渐增加，种类愈多， 致使系统所得到的信息更加复杂和无序性。为了解决这种问题，多种传感器信息 融合技术便渐渐地走进人们的视野。多种传感器信息融合[2]之所以能够获得愈加 全面愈加精准的的目标信息或者场景数据等，是因为它可以充分的运用多种信息 的互补性和相关性。融合后的图像比任意单一的图像更加具有优势和相对完整 性，多源信息融合中图像融合是很重要的部分，而且在目标跟踪和识别方面具有 良好的优势。论文网

1。2 图像融合的研究背景及意义

近几十年来，由于电子行业和相关行业的飞快发展，特别是计算机科学技术 和大规模集成电路的快速发展，引领了传感器领域的新一轮热潮。伴随着传感器 的多样性和易用性越来越好，其应用范围也越来越广。如今，它的应用逐渐被广 泛进入到每个领域之中，并起着举足轻重的作用。但是，传感器的多样性同样带 来一些问题，比如说多样的传感器带来的信息也是多样化的，因此信息融合技术 便由此应运而生了。信息融合技术又被称多源信息融合技术，是因为在多种传感 器的基础上对有效信息的提取，尝试学习人类大脑对信息的处理方式方法并应用 到多种传感器信息提取和处理分析上，在时间和空间上对信息进行多角度、多层 面的处理，而其目的归根结底就是为了根据既定的准则和对各种信息的改善提 取，尽量多的去除冗余的信息，与此同时还能很大程度上保留重要的信息。

多源信息融合技术[3]指的是为了节约时间节省成本并且最大限度的保留最 充足的信息。人类最直观地用眼睛所接收到的信息就是图片，非常直观，信息量 很丰富，并且相对于其他形式的信息，它具有更好的适应能力和高效的使用频率。 因为成像传感器的快速发展图像信息的获取方式和其类型也是愈来愈丰富，多种

不同光谱段的图像像红外和可见光等，还有多种成像形式的图像，像雷达成像等， 以致对同样目标可以活的性质迥然不同的图像信息，而对一样的场景或者目标的 刻画也不全都相似，可以反映出目标或场景的多个方面的信息。而这些多样的信 息，在后期对图像进行处理与分析时，可以起到很好的互补效果，扩大图像的应 用范畴，促使图像所表达的信息越发完整，并提升图像的容错性和准确性。不过 过于繁杂的图像信息也使得对图像的判断、处理和分析变得比较麻烦，增加了不 少工作量。

为了解决上面所提到的问题，在二十世纪七十年代的科学家们提出了多源图 像融合的概念。因其图像数据的广泛应用和重要性，它一经提出，便受到了很多 人的关注，在多传感器信息融合部分占据很大市场。图像融 合的关键目的就是 按照指定的算法，把若干个个图象融和在一个图像中。而在融合的过程中，该图 像要尽量的去除一些多余的信息，留住互补和多样的信息，这样就会使融和后的 图像具有很多信息量，在视觉感官上内容更直观，丰富，易于理解，也易于后续 的图像处理等操作。原始图像可以是不一样的成像原理和成像时间得到的同一种 传感器的图像，也可以是由其他传感器获取的图像。因为不同种类的传感器所拍 摄到的图像的特点和差异性比较大，所以，其互补性更强。因此多个不同种类的 传感器之间的图像融合技术更值得人们研究。而红外图像的成像原理是辐射成 像，由目标和背景的温差决定它的灰度，但是并不能反应出人眼所观察到的真实 场景。但是虽然这两种声响方式各有不足，但是在一定条件需求下刚好可以互相 弥补，而图像融合技术便可以帮助它们实现这种互补性，提取出它们的特征信息， 突出场景和目标的对比，利于在混乱的场景下更加快速精确的探查到目标。