基于滾動引導(dǎo)濾波的紅外與可見光圖像融合算法
發(fā)布時間:2021-02-08 17:34
針對紅外與可見光圖像融合時,易產(chǎn)生細(xì)節(jié)丟失、噪聲抑制不佳等問題,本文提出了一種改進(jìn)的滾動引導(dǎo)濾波融合算法。該算法充分利用了滾動引導(dǎo)濾波邊緣和局部亮度保持特性,在通過均值濾波將輸入圖像分解為基礎(chǔ)層與細(xì)節(jié)層的基礎(chǔ)上,結(jié)合滾動引導(dǎo)濾波與高斯濾波獲取輸入圖像的顯著圖,利用不同尺度參數(shù)的引導(dǎo)濾波對顯著圖優(yōu)化得到權(quán)重圖,將權(quán)重圖作為權(quán)重分別指導(dǎo)基礎(chǔ)層與細(xì)節(jié)層的融合,最后聯(lián)合融合后的子圖重構(gòu)得到融合圖像。針對3類測試數(shù)據(jù)進(jìn)行的融合實(shí)驗(yàn)表明,與非下采樣輪廓波變換、基于引導(dǎo)濾波、基于顯著性檢測的兩個尺度的圖像融合等經(jīng)典方法相比,本文方法得到的融合圖像不但從主觀視覺效果上細(xì)節(jié)信息更豐富、目標(biāo)對比度加強(qiáng),并且在非線性相關(guān)信息熵、相位一致性等6項(xiàng)客觀評價指標(biāo)上均具有較好的效果。
【文章來源】:紅外技術(shù). 2020,42(01)北大核心
【文章頁數(shù)】:8 頁
【參考文獻(xiàn)】:
博士論文
[1]像素級圖像融合算法研究[D]. 封子軍.電子科技大學(xué) 2014
本文編號:3024292
【文章來源】:紅外技術(shù). 2020,42(01)北大核心
【文章頁數(shù)】:8 頁
【參考文獻(xiàn)】:
博士論文
[1]像素級圖像融合算法研究[D]. 封子軍.電子科技大學(xué) 2014
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