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基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合

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摘要

为了使融合结果突出目标与发掘更多细节,提出了一种基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合方法。首先对红外图像依据2维Tsallis熵和基于图的视觉显著性(Graph-based Visual Saliency, GBVS)模型提取目标区域。然后对可见光与红外图像分别进行非下采样Shearlet变换(Non-subsampled Shearlet Transform, NSST),并对所得低频分量进行引导滤波增强。由增强后的红外图像和可见光图像低频分量基于目标提取的融合规则得到融合图像的低频分量;高频分量则根据方向子带信息和取大来确定。最后经NSST逆变换得到融合图像。大量实验结果表明,本文方法在增强融合图像空间细节的同时,有效突出了目标,并且在信息熵、平均梯度等指标上优于基于拉普拉斯金字塔变换、基于小波变换、基于平稳小波变换、基于非下采样Contourlet变换(Non-subsampled Contourlet Transform, NSCT)、基于目标提取与NSCT变换等5种融合方法。

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补充资料

DOI:10.3788/aos201737.0810001

作者单位:

    南京航空航天大学
    南京航空航天大学

引用该论文

吴一全,王志. 基于目标提取与引导滤波增强的红外与可见光图像融合[J].光学学报,2017,37(8):0810001.