基于视觉显著性与对比度增强的红外图像融合

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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.
- 图像增强 /
- 图像融合 /
- 视觉显著性 /
- 自适应引导滤波 /
- NSCT /
- 多尺度Retinex

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