留言板

尊敬的读者、作者、审稿人, 关于本刊的投稿、审稿、编辑和出版的任何问题, 您可以本页添加留言。我们将尽快给您答复。谢谢您的支持!

姓名
邮箱
手机号码
标题
留言内容
验证码

基于对比度金字塔与双边滤波的非对称红外与可见光图像融合

杨九章 刘炜剑 程阳

杨九章, 刘炜剑, 程阳. 基于对比度金字塔与双边滤波的非对称红外与可见光图像融合[J]. 红外技术, 2021, 43(9): 840-844.
引用本文: 杨九章, 刘炜剑, 程阳. 基于对比度金字塔与双边滤波的非对称红外与可见光图像融合[J]. 红外技术, 2021, 43(9): 840-844.
YANG Jiuzhang, LIU Weijian, CHENG Yang. Asymmetric Infrared and Visible Image Fusion Based on Contrast Pyramid and Bilateral Filtering[J]. Infrared Technology , 2021, 43(9): 840-844.
Citation: YANG Jiuzhang, LIU Weijian, CHENG Yang. Asymmetric Infrared and Visible Image Fusion Based on Contrast Pyramid and Bilateral Filtering[J]. Infrared Technology , 2021, 43(9): 840-844.

基于对比度金字塔与双边滤波的非对称红外与可见光图像融合

基金项目: 

国家自然科学基金项目 61905014

全国博管会博士后国际交流派出计划 20190097

详细信息
    作者简介:

    杨九章(1996-), 男, 硕士研究生, 主要从事图像处理方向的研究。E-mail:825438054@qq.com

    通讯作者:

    程阳(1990-), 男, 博士, 助理研究员, 研究方向包括液体透镜, 仿生成像, 图像处理, 主持国家自然科学基金青年项目、博士后国际交流派出计划项目、教育部重点实验室开放课题。E-mail: yangcheng_2007@163.com

  • 中图分类号: TP391

Asymmetric Infrared and Visible Image Fusion Based on Contrast Pyramid and Bilateral Filtering

  • 摘要: 为了同时保留红外图像的特征信息和可见光图像的细节信息,提出了一种基于对比度金字塔的非对称红外与可见光图像融合方法。首先,使用对比度金字塔对红外与可见光图像进行高频与低频信息分解,然后对高频部分采用绝对值取大方法进行融合,对于低频部分采用基于双边滤波的方法对红外与可见光图像进行非对称的处理;其次,使用对比度金字塔的逆变换得到融合后图像。对融合图像进行主观视觉和客观指标评价,结果表明该算法在突出目标特征信息和保留细节特征方面表现优异。
  • 图  1  House源图像融合结果

    Figure  1.  Fusion results of House source image

    图  2  Road源图像融合结果

    Figure  2.  Fusion results of Road image

    图  3  Ship源图像融合结果

    Figure  3.  Fusion result of ship image

    表  1  不同融合方法的客观指标对比

    Table  1.   Comparison of objective indicators between different fusion methods

    Image Object indicators LP Wavelet DTCWT Proposed method
    House AG 0.0190 0.0174 0.0176 0.0220
    IE 7.11 6.55 6.65 7.14
    EI 0.192 0.173 0.178 0.225
    Road AG 0.0190 0.0167 0.0163 0.0198
    IE 7.17 6.36 6.48 7.12
    EI 0.196 0.170 0.171 0.206
    Ship AG 0.00830 0.00750 0.00770 0.0105
    IE 6.02 5.02 5.14 6.30
    EI 0.0850 0.0761 0.0789 0.108
    下载: 导出CSV
  • [1] Waxman A M, Gove A N, Fay D A, et al. Color night vision: opponent processing in the fusion of visible and IR imagery[J]. Neural Networks, 1997, 10(1): 1-6. http://www.onacademic.com/detail/journal_1000034198621910_6953.html
    [2] XIANG T, YAN L, GAO R. A fusion algorithm for infrared and visible images based on adaptive dual-channel unit-linking PCNN in NSCT domain[J]. Infrared Physics & Technology, 2015, 69: 53-61. http://www.onacademic.com/detail/journal_1000037435766010_b6cd.html
    [3] ZHAO J, GAO X, CHEN Y, et al. Multi-window visual saliency extraction for fusion of visible and infrared images[J]. Infrared Physics & Technology, 2016, 76: 295-302. http://smartsearch.nstl.gov.cn/paper_detail.html?id=4f0b14c597a48653341d44502ab3dc75
    [4] YAN L, CAO J, Rizvi S, et al. Improving the performance of image fusion based on visual saliency weight map combined with CNN[J]. IEEE Access, 2020, 8(99): 59976-59986. http://ieeexplore.ieee.org/document/9044861
    [5] Lewis J J, Robert J. O'Callaghan, Nikolov S G, et al. Pixel- and region-based image fusion with complex wavelets[J]. Information Fusion, 2007, 8(2): 119-130. doi:  10.1016/j.inffus.2005.09.006
    [6] 赵立昌, 张宝辉, 吴杰, 等. 基于灰度能量差异性的红外与可见光图像融合[J]. 红外技术, 2020, 42(8): 775-782. http://hwjs.nvir.cn/article/id/hwjs202008012

    ZHAO Lichang, ZHANG Baohui, WU Jie, et al. Fusion of infrared and visible images based on gray energy difference[J]. Infrared Technology, 2020, 42(8): 775-782. http://hwjs.nvir.cn/article/id/hwjs202008012
    [7] 崔晓荣, 沈涛, 黄建鲁, 等. 基于BEMD改进的视觉显著性红外和可见光图像融合[J]. 红外技术, 2020, 42(11): 1061-1071. http://hwjs.nvir.cn/article/id/c89c0447-6d07-4a75-99f6-1bf8681cf588

    CUI Xiaorong, SHEN Tao, HUANG Jianlu, et al. Infrared and visible image fusion based on bemd and improved visual saliency[J]. Infrared Technology, 2020, 42(11): 1061-1071. http://hwjs.nvir.cn/article/id/c89c0447-6d07-4a75-99f6-1bf8681cf588
    [8] 李辰阳, 丁坤, 翁帅, 等. 基于改进谱残差显著性图的红外与可见光图像融合[J]. 红外技术, 2020, 42(11): 1042-1047. http://hwjs.nvir.cn/article/id/6e57a6fb-ba92-49d9-a000-c00e7a933365

    LI Chenyang, DING Kun, WENG Shuai, et al. Image fusion of infrared and visible images based on residual significance[J]. Infrared Technology, 2020, 42(11): 1042-1047. http://hwjs.nvir.cn/article/id/6e57a6fb-ba92-49d9-a000-c00e7a933365
    [9] ZHOU Z, WANG B, LI S, et al. Perceptual fusion of infrared and visible images through a hybrid multi-scale decomposition with Gaussian and bilateral filters[J]. Information Fusion, 2016, 30: 1-13. doi:  10.1016/j.inffus.2015.11.002
    [10] Toet A. Image fusion by a ratio of low-pass pyramid[J]. Pattern Recognition Letters, 1989, 9: 245-253. doi:  10.1016/0167-8655(89)90003-2
    [11] Akerman A. Pyramidal techniques for multisensor fusion[C]// Proceedings of SPIE the International Society for Optical Engineering, 1992, 1828: 124-131.
    [12] LI Huafeng, QIU Hongmei, YU Zhengtao, et al. Infrared and visible image fusion scheme based on NSCT and low-level visual features[J]. Infrared Physics and Technology, 2016, 76: 174-184. doi:  10.1016/j.infrared.2016.02.005
    [13] 彭进业, 王珺, 何贵青, 等. 基于非下采样Contourlet变换和稀疏表示的红外与可见光图像融合方法[J]. 兵工学报, 2013, 34(7): 815-820. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BIGO201307003.htm

    PENG Jinye, WANG Jun, HE Guiqing, et al. Fusion method for visible and infrared images based on non-subsampled Contourlet transform and sparse representation[J]. Acta Armamentarii, 2013, 34(7): 815-820. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-BIGO201307003.htm
    [14] Pajares G, Jesús Manuel de la Cruz. A wavelet-based image fusion tutorial[J]. Pattern Recognition, 2004, 37(9): 1855-1872. doi:  10.1016/j.patcog.2004.03.010
    [15] 朱攀, 刘泽阳, 黄战华. 基于DTCWT和稀疏表示的红外偏振与光强图像融合[J]. 光子学报, 2017, 46(12): 213-221. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB201712028.htm

    ZHU Pan, LIU Zeyang, HUANG Zhanhua. Infrared polarization and intensity image fusion based on dual-tree complex wavelet transform and sparse representation[J]. Acta Photonica Sinica, 2013, 34(7): 815-820. https://www.cnki.com.cn/Article/CJFDTOTAL-GZXB201712028.htm
  • 加载中
图(3) / 表(1)
计量
  • 文章访问数:  334
  • HTML全文浏览量:  111
  • PDF下载量:  67
  • 被引次数: 0
出版历程
  • 收稿日期:  2021-01-12
  • 修回日期:  2021-02-02
  • 刊出日期:  2021-09-20

目录

    /

    返回文章
    返回