圖像融合是圖像處理領(lǐng)域的重要內(nèi)容之一。傳統(tǒng)融合算法將源圖像均做處理后按一定規(guī)則進(jìn)行融合,雖然能取得不錯(cuò)的融合效果,但算法對(duì)圖像的配準(zhǔn)要求較高,融合圖像也普遍存在細(xì)節(jié)丟失、目標(biāo)不夠明顯的問題。為了改善上述問題,分析了紅外圖像和可見光圖像的圖像特性以及紅外目標(biāo)特性,將目標(biāo)檢測(cè)引入圖像融合,利用高斯差分（DOG）濾波器提取紅外圖像中的目標(biāo),通過多尺度DOG圖像計(jì)算獲得紅外圖像融合系數(shù)矩陣,然后計(jì)算融合子圖,最終融合獲得目標(biāo)明顯、細(xì)節(jié)保留較好的圖像,降低了對(duì)圖像配準(zhǔn)的要求。用五種常用評(píng)價(jià)指標(biāo)以及信雜比和背景相似度對(duì)融合圖像進(jìn)行評(píng)估。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,所提出的算法在主觀視覺和客觀評(píng)價(jià)指標(biāo)上都要優(yōu)于常用的圖像融合方法。 

【文章來源】：紅外與激光工程. 2020,49(S1)北大核心EICSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

DOG多尺度處理示意圖Fig.3DOGmulti-scaleprocessingdiagram

階段處理圖像Fig.5Imageofeachstep20200091-5

算法流程圖Fig.2Algorithmflowchart


本文編號(hào)：3627236