針對傳統(tǒng)可見光和紅外圖像融合方法存在融合圖像中缺失方向性信息和各向異性信息的問題,提出了一種基于雙層次決策規(guī)則的紅外與可見光圖像融合方法。該方法將各向異性擴(kuò)散（Anisotropic Diffusion,AD）和極值規(guī)則進(jìn)行融合,首先通過AD濾波器將每個輸入的源圖像分解為近似層和細(xì)節(jié)層。然后將雙層次融合決策規(guī)則分別應(yīng)用于細(xì)節(jié)層和近似層,以保留光譜信息和結(jié)構(gòu)信息,最后使用結(jié)構(gòu)相似性指數(shù)（SSIM）、平均梯度（AG）和信息熵（IE）對融合圖像的圖像質(zhì)量進(jìn)行評估。實驗結(jié)果表明,相比現(xiàn)有其他圖像融合方法,所提方法的融合圖像中具有更多的信息并有效減少了偽影現(xiàn)象,驗證了所提出方法的有效性。 

【文章來源】：半導(dǎo)體光電. 2020,41(02)北大核心

【文章頁數(shù)】：5 頁

【部分圖文】：

基礎(chǔ)層和細(xì)節(jié)層分解結(jié)果

可見光圖像和紅外光圖像進(jìn)行融合后的結(jié)果

各種圖像融合方法的客觀指標(biāo)對比結(jié)果如表1和圖3所示。從表1和圖3可以看出，相比其他方法，本文所提方法在所有的融合質(zhì)量客觀評價指標(biāo)值上均有一定程度的提高。相比于文獻(xiàn)[9]中的DTZ方法，本文方法得到的IE提高了約4.48%，這表明其融合圖像中的信息量很大。此外，越高的SSIM值表示源圖像和融合圖像之間的結(jié)構(gòu)相似度越高。而相比于文獻(xiàn)[9]中的方法，本文圖像融合方法得到的SSIM提高了約14.7%。這表明所提方法的融合圖像中具有更多的信息并有效減少了偽影現(xiàn)象。3 結(jié)論

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
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