在复杂环境下的信号检测中, 目标所在的杂波环境往往无法预先确定, 这时选用针对性较强的单一CFAR检测策略往往会出现不同程度的损失, 灵活性较差。因此, 采用一种基于自适应阈值选择的多策略CFAR检测算法, 结合CA,GO和ACCA等检测算法的优点, 通过对当前杂波背景的判断, 合理选择相应的策略。此外, 研究了采用该复合算法作为局部检测器的分布式CFAR系统, 融合准则采用“与”和“或”两种方式, 最后通过仿真对算法的性能进行了验证。

为了将古铜镜X光图像信息综合到同一图像中, 采用提升小波的方式将源图像进行分解, 并分别对低频、高频采用不同的融合规则进行了图像融合。低频采用区域能量与区域方差相结合的方法, 高频采用空间频率加邻域像素点规范中间像素点的方法, 最后经提升小波逆变换得到目标图像; 同时进行了理论分析和实验验证, 取得了融合图像的信息熵、平均梯度和标准差数据。结果表明, 在3组实验中, 相对于其它几种算法, 本文中算法的信息熵平均提升了5.76%, 平均梯度平均提升了28.70%, 标准差平均提升了7.70%, 算法有效地保留了源图像的信息, 对于边缘的传递效果更优秀。这一结果对古铜镜X光图像的融合是有帮助的。

针对差影法弹孔目标检测存在过检、漏检、易受噪声干扰和对成像条件要求高等问题，提出了一种基于融合技术的小波变换的弹孔目标检测算法。在小波域中，对低频和高频子图像分别采用不同的融合规则修正弹孔目标的小波变换系数，加大目标的小波变换系数，减小或者置0非目标的小波变换系数，再分别进行模极大法和小波降噪处理，最终经小波逆变换后得到只包含弹孔目标的图像。实验结果表明，该算法用于弹孔目标检测，不仅克服了差影法存在的易受干扰的问题，而且弹孔边缘清晰、连续，提高了弹孔检测的准确性和精确性。

针对传统可见光图像与红外图像融合存在显著性信息保留不完整的问题，本文提出了一种新的自适应加权平均融合算法。首先，该方法通过非下采样轮廓波变换将源图像分解为不同尺度、不同方向的高低频分量。然后，针对低频分量的特点提出了一种基于显著性的自适应加权平均融合规则，用于保留源图像中的重要信息。对于高频分量，本文采用绝对值取大的融合策略。最后，根据融合后的高低频分量重构出最终的融合图像。实验结果表明，本文算法与传统融合算法相比，在主观视觉和客观指标上都具有优势。

为了选取基于拉普拉斯金字塔变换融合方法效果较好的融合规则来提高多波段图像融合质量, 现结合 12种融合规则对可见光、红外短波和红外长波图像进行融合, 通过主观人眼视觉观察与客观评价中的信息量、统计特性和人眼视觉特性的评价指标对融合效果进行分析比较, 找到融合效果较好的融合规则。实验结果表明, 低频使用等值加权平均时, 融合效果较差, 对比度低。高频使用绝对值取大、低频使用区域匹配时, 融合结果清晰, 评价指标最高, 便于人眼观察。高频使用区域能量取大、低频使用区域匹配度取大时, 融合结果可以充分显示边缘和纹理信息。高频使用一致性检测和区域方差时融合效果一般。

以稀疏表示理论为基础, 研究了一种可见光和红外图像融合算法, 提出了一种稀疏系数融合规则。首先, 利用K-SVD算法对待融合图像的所有子区域进行字典学习, 得到用于稀疏向量计算的过完备字典; 然后, 计算稀疏向量, 利用正交匹配追踪算法进行求解; 最后, 提出一种基于稀疏向量最大元素绝对值的融合规则, 完成可见光和红外图像的稀疏向量融合, 得到融合图像。实验结果表明, 融合结果明显优于传统的基于 Maximum-L1-Norm融合规则的融合结果。

针对红外与可见光图像特点，提出一种基于小波包变换的融合算法。该算法先对源图像进行小波包分解，得到低频分量和各带通方向子带分量，并对不同分量采用不同的融合规则进行融合处理，得到各融合系数，然后经小波包重构获得融合图像。该方法可提取源图像细节信息，取得较好的融合效果。

提出了一种基于离散小波变换 DWT(discrete wavelet transform)的红外偏振与光强的融合方法。该算法采用 DWT对源图像进行多尺度分解, 然后对低频子带系数采用局部能量融合, 而对高频子带系数采用消除高频噪声与局部均方差准则结合进行融合, 最终通过逆变换得到重构的融合图像。实验结果表明, 与加权平均融合和绝对值较大法的融合规则相比, 局部标准偏差、粗糙度、对比度、局部熵分别提高了 1.1%, 3.0%, 15.2%, 2.6%, 从而可以看出文中的融合方法具有一定的优势和现实意义。

Toet的夜视图像近自然色染色算法对各颜色分量使用了基于线性变换的颜色传递技术, 染色结果易出现低对比度或过饱和现象, 从而造成细节信息的损失。针对此问题, 提出了结合多尺度融合与非线性颜色传递的微光与红外图像染色算法。选用亮度与色彩分离的 YCbCr颜色空间进行染色, 其中 Y分量应用基于冗余小波变换的可增强感兴趣目标的融合方法构造得到, 对 Cb、Cr分量使用基于直方图匹配的非线性颜色传递方法实现染色。实验结果表明, 本文方法可有效防止染色过程中出现的低对比度或过饱和现象, 能获得纹理细节更清晰, 目标更显著的染色图像。

针对红外与可见光图像进行提升小波变换后低频图像的特点,提出了一种低频分量的融合算法,高频分量采取邻域方差取大为准则进行融合,然后进行提升小波逆变换得到融合图像。通过与传统小波融合方法进行比较,并引入信息熵、清晰度、Xydeas-Petrovic客观性能指标对融合后的图像进行分析。实验结果表明不论从视觉效果还是从客观性能指标上,该算法都优于传统的融合方法。