本文選題：圖像處理 + 圖像融合　； 參考：《激光與光電子學(xué)進(jìn)展》2017年11期

【摘要】：可見光紅外圖像融合技術(shù)對于提升成像區(qū)域的信息豐富程度具有重要意義。提出了一種基于多尺度分解和顯著性區(qū)域提取的可見光紅外圖像融合算法。利用邊緣保持的圖像平滑算法,構(gòu)建了多尺度圖像分解框架,將圖像分解為不同尺度的基礎(chǔ)層圖像和若干細(xì)節(jié)層圖像,同時(shí)結(jié)合導(dǎo)向?yàn)V波器,在每個(gè)分解圖層實(shí)施顯著性區(qū)域提取。通過加權(quán)重建進(jìn)行融合信息的視覺增強(qiáng),得到最終的融合結(jié)果。針對不同融合算法和圖像庫開展了主客觀評價(jià)對比實(shí)驗(yàn),結(jié)果表明:所提出的算法具有較好的主客觀評價(jià)結(jié)果,算法融合效果表現(xiàn)優(yōu)異,適用性較好。
[Abstract]:Visible-light infrared image fusion technology is of great significance to enhance the information richness of the imaging region.A visible infrared image fusion algorithm based on multi-scale decomposition and salience region extraction is proposed.Using the edge preserving image smoothing algorithm, a multi-scale image decomposition framework is constructed, which decomposes the image into different scale basic layer images and some detail layer images, and combines with the guiding filter.Significant region extraction is performed at each decomposition layer.The fusion information is enhanced by weighted reconstruction, and the final fusion result is obtained.The experiments of subjective and objective evaluation are carried out for different fusion algorithms and image databases. The results show that the proposed algorithm has better subjective and objective evaluation results, and the fusion effect of the proposed algorithm is excellent and its applicability is good.
【作者單位】： 杭州電子科技大學(xué)電子信息學(xué)院;
【基金】：國家自然科學(xué)基金(61405052) 全國高校光電專業(yè)第三批教育教學(xué)熱點(diǎn)難點(diǎn)教研項(xiàng)目(GDZYJYXM2015025)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：1743585