基于拉普拉斯分解模型的红外与微光图像融合的实现(3)
红外图像的特点可以概括如下[13]：
（1）红外图像是灰度图像，没有色彩或立体效果，会影响人眼的观察感受和分辨能力。
（2）红外图像的空间相关性、视觉效果、对比度受到目标的热运动、发射光波波长、传输距离等因素制约。
（3）热成像系统较微光CCD组件而言，探测力和空间分辨率都比较低，降低了红外图像的清晰度。
（4）红外图像受到多种噪声干扰，性噪比比较低。
（5）系统的光机扫描缺陷等固有问题造成红外图像不均匀，体现为图像的串扰和畸变等。
2.2 常用融合规则
在融合过程中，最重要的就是融合规则和融合算子的选择，选择的融合规则不同或者融合规则应用的层次不同，得到的图像精度就不同，这直接影响到图像质量的好坏。因此需要在了解各种规则的原理和特点的前提下，针对不同类型和特征的图像进行选择，其中常用的主要有以下融合规则[14]。
2.2.1 系数绝对值较大法
常用于高频部分的处理，或者亮度、对比度较高的图像，可以将融合后图像原来的特征基本保留下来，也不会改变对比度，比较适合在只需对图像做浅层次处理时使用。
2.2.2 加权平均法
可以通过调节加的权来适应要处理的图像，可以部分降噪，但是会降低图片的对比度，是运算最少，速度最快的一种融合。
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