结合区域与边缘特征的红外与可见光图像融合算法

邱泽敏

邱泽敏. 结合区域与边缘特征的红外与可见光图像融合算法[J]. 红外技术, 2018, 40(5): 449-454.
引用本文: 邱泽敏. 结合区域与边缘特征的红外与可见光图像融合算法[J]. 红外技术, 2018, 40(5): 449-454.
Infrared and Visible Image Fusion Algorithm Combined with Regional Characteristics and Edge Characteristics[J]. Infrared Technology , 2018, 40(5): 449-454.
Citation: Infrared and Visible Image Fusion Algorithm Combined with Regional Characteristics and Edge Characteristics[J]. Infrared Technology , 2018, 40(5): 449-454.

结合区域与边缘特征的红外与可见光图像融合算法

详细信息
  • 中图分类号: TP391

Infrared and Visible Image Fusion Algorithm Combined with Regional Characteristics and Edge Characteristics

  • 摘要: 针对现有的红外与可见光图像融合算法处理后的图像存在对比度低与细节模糊等问题,提出了一种结合区域与边缘特征的红外与可见光图像融合算法;该算法根据红外与可见光图像边缘与信号域中信号的分布特点,分别采用边缘检测与区域相似度来度量图像信号的不同;其中边缘轮廓采用能量的加权融合算法,而区域信息则是采用区域相关信号强度识别技术.实验结果表明,该算法的融合效果与其他融合算法相比,该算法能够获得更为清晰的背景与目标图像,在主观视觉与客观数据方面均有较大的改善.
  • 期刊类型引用(6)

    1. 许云英,杨瑞,贺天福,刘尚为,范太然,徐晨晨. 基于双分支卷积神经网络的红外与可见光图像局部融合算法. 红外技术. 2022(05): 521-528 . 本站查看
    2. 张科星. 基于深度学习理论的激光图像融合研究. 激光杂志. 2021(04): 121-125 . 百度学术
    3. 陈广秋,陈昱存,李佳悦,刘广文. 基于DNST和卷积稀疏表示的红外与可见光图像融合. 吉林大学学报(工学版). 2021(03): 996-1010 . 百度学术
    4. 苏洪超,胡英,洪少壮. 基于红外图像特征与K-means的边缘检测. 红外技术. 2020(01): 81-85 . 本站查看
    5. 李志荣. 电话复印文件笔画边缘墨点形态特征定量检验方法. 科学技术与工程. 2020(03): 1125-1130 . 百度学术
    6. 杜进楷,陈世国. 基于双树复小波变换的自适应PCNN图像融合算法. 红外技术. 2018(10): 1002-1007 . 本站查看

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