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参考文献 21
1 绪论
本文的研究问题是红外光和可见光图像融合的仿真实现。这一课题在当下是很具有实际意义的。红外技术作为现在人们探知大自然的有效手段，作为军事战争的重要理论依据等等，备受国内外各个领域的重视。然而在研究这一问题时，目标的红外辐射极易受到影响，使得红外光图像的各项参数不能让人满意。红外图像和可见光图像的融合可以很好地解决这一问题，让研究者同时得到红外和可见光两种图像信息，使得研究工作更容易进行。
1.1 红外技术和图像融合技术的研究状况
1.1.1 红外技术
1.1.2 图像融合技术
1.2 本文的主要工作
本文的主要重点是对红外图像与可见光图像融合的研究。具体的内容是：
（1）对多种图像融合方法进行详尽介绍，以便后面对比分析后，选择适合的研究方法。
（2）结合研究目的，对所介绍的多种算法进行比较，最终选择了方法较为简便，融合效果较好的加权平均法。
（3）使用加权平均法，在VC++平台上，编写要求的图像融合算法。
（4）应用编写的程序仿真实现红外图像和可见光图像的融合，并呈现出融合结果的效果图，分析得到的实验结果。
2. 图像融合的概念及简单的图像融合
2.1 图像融合
图像融合指的是将多源信道所采集到的关于同一目标的图像数据经过图像处理和计算机技术等，最大限度的提取每一个信道中的有利信息，并最终集成一个高质量的图像，以提高图像信息的利用率、改善计算机解译精度和可靠性、提升原始图像的空间分辨率和光谱分辨率，利于监测。[6]
2.2 图像融合的层次
图像融合是信息融合一部分，也是其相当重要的组成部分。多传感器信息融合中可视信息部分的信息有效融合既是图像融合，在军事、医疗等诸多领域有广阔的应用和发展空间。
图像融合共有三个层次，其顺序从低到分别是：像素级融合、特征级融合、决策级融合。它们的主要区别在于所处理信息的具体程度。像素级图像融合，是接受对传感器采集来的信息，然后进行直接处理得到融合图像。
图像融合算法不同，所得到的结果也不同，所以我们势必要分辨图像融合效果的好坏，也就是对融合家国进行评价。融合图像评价时，主要考虑的参数有评价参数，基于梯度的参数评估值等。
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