针对红外与可见光图像融合细节信息不够丰富、易出现伪影等问题,提出了一种结合脉冲耦合神经网络(PCNN)与引导滤波的红外与可见光图像融合方法。改进传统PCNN模型结构,在脉冲产生单元加入抑制项,避免像素重复点火对点火时间矩阵带来噪声;以原图为引导图像对点火时间矩阵T进行引导滤波,得到兼具显著信息与边缘细节信息的多区域加权划分矩阵;基于该多区域加权划分矩阵,对红外与可见光图像进行加权融合。同时,根据PCNN数学模型点火行为分析,提出了一种包含约束的PCNN模型参数设置方法,可降低PCNN模型参数设置的复杂度。实验结果表明该融合方法具有较高的融合效率,同时融合图像细节信息丰富,无明显伪影,交叉熵、空间频率指标相对于当前常用融合方法均较优。

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法。首先,对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST),得到相应的低频和高频分量。然后,分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM模型对低频、高频分量进行融合。最后,对融合得到的高低频分量进行NSST逆变换得到最终的融合图像。与其他几种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的融合图像目标突出,背景信息丰富,且在图像清晰度、对比度、信息熵等方面均有优势。