基于BP神经网络的自然感彩色融合算法

详细信息

Natural Color Fusion Algorithm Based on BP Neural Network

摘要: 红外与可见光图像的自然感彩色融合能够显著提高人眼视觉的情景感知和目标探测能力.基于样本的融合算法是一种快速有效、实时性强的自然感彩色融合算法.针对已有算法构建颜色查找表时存在的样本数据冲突和查找表不完整两个难题,提出一种基于BP神经网络的自然感彩色融合算法.算法采用BP神经网络对图像样本的二维灰度向量(g1, g2)和三维色彩向量(R, G, B)进行非线性拟合,从而获得灰度与色彩间的映射关系f(g1, g2)→(R, G, B),并由此构建完整的颜色查找表.融合时,由输入的双波段图像的灰度g1,g2和颜色查找表得到彩色融合图像.实验结果表明,本文融合图像颜色自然,景物易于分辨,在清晰度、彩色性、映射准确性方面已经达到甚至优于Toet算法的图像融合效果.
- 彩色融合 /
- 颜色查找表 /
- 色彩映射 /
- BP神经网络 /
- 非线性拟合

1.	何炳阳，张宇，肖逸凡，李阳年，陈露，祁雪燕. 基于场景理解的彩色融合图像质量主观评价. 电光与控制. 2024(06): 81-86 . 百度学术
2.	何炳阳，廖俊勃，张宇，华创录，王新，陈文勇. 基于SEM的彩色融合图像质量主观评价方法. 激光与红外. 2023(09): 1375-1383 . 百度学术
3.	蒋云峰，武东生，黄富瑜. 基于最小欧氏距离的真彩色夜视光谱划分方法. 激光技术. 2020(03): 377-381 . 百度学术
4.	易文娟，孙刘杰，王文举. 多通道图像色彩重建的神经网络算法. 包装学报. 2019(04): 82-89 . 百度学术