基于视觉显著性与对比度增强的红外图像融合

张承泓, 李范鸣, 吴滢跃

张承泓, 李范鸣, 吴滢跃. 基于视觉显著性与对比度增强的红外图像融合[J]. 红外技术, 2017, 39(5): 421-426.
引用本文: 张承泓, 李范鸣, 吴滢跃. 基于视觉显著性与对比度增强的红外图像融合[J]. 红外技术, 2017, 39(5): 421-426.
ZHANG Chenghong, LI Fanming, WU Yingyue. Infrared Image Fusion Based on Visual Saliency and Contrast Enhancement[J]. Infrared Technology , 2017, 39(5): 421-426.
Citation: ZHANG Chenghong, LI Fanming, WU Yingyue. Infrared Image Fusion Based on Visual Saliency and Contrast Enhancement[J]. Infrared Technology , 2017, 39(5): 421-426.

基于视觉显著性与对比度增强的红外图像融合

详细信息
  • 中图分类号: TP391

Infrared Image Fusion Based on Visual Saliency and Contrast Enhancement

  • 摘要: 目前传统多尺度分析红外图像融合算法存在以下不足:融合图像的对比度改善效果有限,无法获取图像的某些细节信息;融合规则仅考虑单一特征,故未能突出目标特征.针对以上问题,本文提出一种基于视觉显著性与对比度增强的红外图像融合算法.首先对待融合的图像进行基于自适应引导滤波的多尺度Retinex图像增强,然后利用NSCT对图像进行多尺度分解,最后利用图像视觉显著性融合低频系数,采用基于窗口的系数融合带通系数.实验证明,该算法获得的红外融合图像效果明显优于传统方法.
  • 期刊类型引用(1)

    1. 江滔,马泳,黄珺,王贺松,樊凡. 基于赋权连接图的增量式运动恢复结构算法. 应用光学. 2022(05): 921-928+1014 . 百度学术

    其他类型引用(1)

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