智能化异源图像自适应融合体系的研究

提出一种智能化异源图像自适应融合体系的新构思。以红外图像和可见光图像的融合作为突破口，将图像融合、图像评价、人工智能、专家系统等多方面理论进行综合研究，建立具有主客观高度一致的融合效果评价方法，进而形成基于评价反馈的闭环式异源图像自适应融合体系框架；引入先进的Directionlet多尺度分析工具，结合人类自身视觉特性，设计符合自适应体系特点的高速度与高精度融合算法。该模型可根据使用者的不同观察目的，自动选取最佳的融合算法，实现多尺度分解层数的最优化选取，在保证融合效果的前提下，达到系统总开销和算法复杂度之间的最优化配置，达到最优化的图像融合效果，并在此基础上，初步搭建基于嵌入式技术的图像融合实用化硬件平台。该理论可突破当前开环图像融合方法的局限性，提高图像融合过程的自动化程度，在导航、目标搜索、交通监控、遥感、机器人等领域，具有非常广阔的应用前景。