Fusion Algorithm for Infrared Intensity and Polarization Images Using Hybrid l0l1 Layer Decomposition
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摘要: 红外光强与偏振图像融合能够更全面地描述探测场景的特征,有利于后续的处理工作.本文提出基于混合l0l1层分解的红外光强与偏振图像融合算法,首先,利用混合l0l1层分解对红外偏振与光强图像进行多尺度几何变换;接着,对于低频特征子带图像采用指数局部高斯分布相似度作为红外偏振低频图像融合权重,并将其注入红外光强低频图像中;然后,对于高频子带图像利用局部空间频率和局部能量进行融合,并用主成分分析将两类特征融合图像进行合成,获得高频融合图像;最后,通过重构获得最终融合图像.通过实验对比,本文算法融合结果能够较好地融合两类图像间的互补特征,显著提升融合图像质量.
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期刊类型引用(2)
1. 陈广秋，魏洲，段锦，黄丹丹. 基于复合域多尺度分解的红外偏振图像融合方法. 吉林大学学报(理学版). 2025(02): 479-491 . 
百度学术
2. 何赟泽，谯灵俊，郭隆强，常珊，刘圳康，周辉，王洪金. 以图像为主的多模态感知与多源融合技术发展及应用综述. 测控技术. 2023(06): 10-21 . 百度学术
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