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基于HMSD和改进的显著性检测的图像融合

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admin 发表于 2024-12-14 12:45 | 查看全部 阅读模式

文档名:基于HMSD和改进的显著性检测的图像融合
摘要:针对由于可见光与红外图像的特点不同,使得融合图像中会存在目标不突出、对比度低、伪影多的问题,提出了一种基于混合多尺度分解和改进的显著性检测的红外与可见光图像融合方法.利用梯度引导滤波器的边缘保持特性和高斯滤波器的平滑特性将红外和可见光分解为不同特征的层次.对不同层次的图像采用不同的融合策略,针对基层,使用一种改进的显著性检测进行融合.结合各层融合的子图像来重构的融合图像具有突出目标和清晰背景.实验结果表明:所提出的方法与其他经典融合算法相比,融合质量更高、视觉效果更好.

Abstract:Aimingattheproblemthatdifferentcharacteristicsofvisibleimagesandinfraredimagesmayresultsinlessprominenttargets,lowcontrast,andmoreartifactsinfusedimage,afusionmethodofinfraredandvisibleimagesbasedonhybridmulti-scaledecompositionandimprovedsaliencydetectionisproposed.TheinfraredandvisiblelightaredecomposedintodifferentfeaturelevelsbyusingtheedgepreservingpropertyofgradientguidedfilterandthesmoothingpropertyofGaussianfilter.Differentfusionstrategiesareadoptedforimagesatdifferentlevels,andanimprovedsaliencydetectionisusedforfusionatthebaselevel.Thefusedimagereconstructedbycombiningfusedsub-imagesofeachlevelhasprominenttargetsandclearbackgrounds.Experimentalresultsshowthattheproposedmethodhashigherfusionqualityandbettervisualeffectscomparedtoothertypicalfusionalgorithms.

作者:吴阳阳  李旭  张鹏泉Author:WUYangyang  LIXu  ZHANGPengquan
作者单位:杭州电子科技大学电子信息学院,浙江杭州310018
刊名:传感器与微系统
Journal:TransducerandMicrosystemTechnologies
年,卷(期):2024, 43(1)
分类号:TP212TN2
关键词:图像融合  梯度引导滤波器  多尺度分解  显著性检测  
Keywords:imagefusion  gradientguidedfilter  multi-scaledecomposition  saliencydetection  
机标分类号:
在线出版日期:2024年1月17日
基金项目:基于HMSD和改进的显著性检测的图像融合[
期刊论文]  传感器与微系统--2024, 43(1)吴阳阳  李旭  张鹏泉针对由于可见光与红外图像的特点不同,使得融合图像中会存在目标不突出、对比度低、伪影多的问题,提出了一种基于混合多尺度分解和改进的显著性检测的红外与可见光图像融合方法.利用梯度引导滤波器的边缘保持特性和高斯滤...参考文献和引证文献
参考文献
引证文献
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2024-12-14 12:45 上传
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