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基于联合稀疏和指导滤波的绝缘子红外与可见光图像融合方法

姜国庆, 王世旭, 王来军, 韩强, 范晓晴, 蔡银萍

姜国庆, 王世旭, 王来军, 韩强, 范晓晴, 蔡银萍. 基于联合稀疏和指导滤波的绝缘子红外与可见光图像融合方法[J]. 红外技术, 2017, 39(6): 523-528.
引用本文: 姜国庆, 王世旭, 王来军, 韩强, 范晓晴, 蔡银萍. 基于联合稀疏和指导滤波的绝缘子红外与可见光图像融合方法[J]. 红外技术, 2017, 39(6): 523-528.
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JIANG Guoqing, WANG Shixu, WANG Laijun, HAN Qiang, FAN Xiaoqing, CAI Yinping. Image Fusion with Joint Sparse and Guided Image Filtering for Infrared and Visible Images of Insulator[J]. Infrared Technology , 2017, 39(6): 523-528.
Citation: JIANG Guoqing, WANG Shixu, WANG Laijun, HAN Qiang, FAN Xiaoqing, CAI Yinping. Image Fusion with Joint Sparse and Guided Image Filtering for Infrared and Visible Images of Insulator[J]. Infrared Technology , 2017, 39(6): 523-528.
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基于联合稀疏和指导滤波的绝缘子红外与可见光图像融合方法

  • 国网河南省电力公司检修公司,河南郑州,450001

  • 华北电力大学,河北保定,071003

  • 华北电力大学

基金项目: 国家电网公司科技项目(5217M015005X)
详细信息

  • 中图分类号: TP391

Image Fusion with Joint Sparse and Guided Image Filtering for Infrared and Visible Images of Insulator

摘要

    摘要
  • 摘要: 针对绝缘子红外与可见光图像融合过程中存在绝缘子伞盘边缘信息模糊,亮度低和对比度差等问题,本文提出了基于联合稀疏和参数自适应选择指导滤波的图像融合方法.图像首先经过联合稀疏模型分解,提取共有特征、红外图像特有特征和可见光图像特有特征,并按照特有特征系数的活跃程度调整权重;同时应用参数自适应选择指导滤波方法,能够较好地保留绝缘子图像的边缘信息和细节信息.通过对比实验,本文方法融合结果亮度高、边缘清晰且边缘强度大,同时客观指标也较好.
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