【摘要】：針對紅外和可見光圖像融合算法中存在背景模糊和目標不清晰等問題,提出一種基于目標增強的紅外與可見光圖像融合算法。首先,利用均值濾波的方法獲得透射率的粗估計,通過圖像統(tǒng)計信息實現(xiàn)粗透射率的細化,依據(jù)大氣散射模型實現(xiàn)紅外圖像的目標增強;然后,對目標增強的紅外圖像和可見光圖像采用改進的Prewitt算子進行邊緣檢測,并將檢測結(jié)果二值化,對邊緣部分采用基于二值信息的融合規(guī)則,對非邊緣部分采用比值加權(quán)分析的融合規(guī)則。實驗結(jié)果表明,采用基于目標增強的圖像融合算法不僅能凸顯紅外圖像的目標信息,還能盡可能多的保留可見光圖像豐富的細節(jié)信息,具有更好的視覺效果和更高的客觀質(zhì)量評價指標。
[Abstract]:Aiming at the problems of background blur and unclear target in infrared and visible image fusion algorithm, a target enhancement based fusion algorithm for infrared and visible image is proposed. Firstly, the coarse estimation of transmittance is obtained by means of mean filter, the coarse transmittance is thinned by the statistical information of the image, and the target enhancement of infrared image is realized according to the atmospheric scattering model. Then, the improved Prewitt operator is used to detect the edge of the enhanced infrared image and the visible image, and the detection result is binary, and the fusion rule based on binary information is used for the edge part. The fusion rule of ratio weighted analysis is used for the non-edge part. The experimental results show that the image fusion algorithm based on target enhancement can not only highlight the target information of infrared images, but also retain as much detail information as possible from visible images. It has better visual effect and higher objective quality evaluation index.
【作者單位】： 南京理工大學電子工程與光電技術(shù)學院;北方夜視科技集團有限公司南京研發(fā)中心;
【分類號】：TP391.41

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