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基于显著性图的红外与可见光图像融合

林子慧,  魏宇星,  张建林,  徐智勇

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文章导航 > 红外技术  > 2019 >  41(7): 640-645
林子慧, 魏宇星, 张建林, 徐智勇. 基于显著性图的红外与可见光图像融合[J]. 红外技术, 2019, 41(7): 640-645.
引用本文: 林子慧, 魏宇星, 张建林, 徐智勇. 基于显著性图的红外与可见光图像融合[J]. 红外技术, 2019, 41(7): 640-645.
shu
LIN Zihui, WEI Yuxing, ZHANG Jianlin, XU Zhiyong. Image Fusion of Infrared and Visible Images Based on Saliency Map[J]. Infrared Technology , 2019, 41(7): 640-645.
Citation: LIN Zihui, WEI Yuxing, ZHANG Jianlin, XU Zhiyong. Image Fusion of Infrared and Visible Images Based on Saliency Map[J]. Infrared Technology , 2019, 41(7): 640-645.
shu

基于显著性图的红外与可见光图像融合

  • 中国科学院光电技术研究所,四川成都 610209;中国科学院大学,北京 100049

  • 中国科学院光电技术研究所,四川成都,610209

  • 中国科学院光电技术研究所

详细信息

  • 中图分类号: TP751.1

Image Fusion of Infrared and Visible Images Based on Saliency Map

    摘要
  • 摘要: 为使红外图像与可见光图像融合后的图像能获得更多目标信息和细节信息,本文提出了一种基于显著性图的图像融合方法.使用改进的Frequency Tuned(FT)算法提取红外图像的显著性图,并使用对比度受限的自适应直方图均衡化(Contrast Limited Adaptive Histgram Equalization,CLAHE)算法增强可见光图像的对比度.将红外图像与增强后的可见光图像进行非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet Transform,NSCT)后,根据所设定的融合规则分别对红外与可见光图像的低频部分与高频部分进行融合,最后对融合系数进行NSCT逆变换操作后获到融合图像.实验表明,该融合方法相较于其他方法而言,保留了更多的目标信息和细节信息,可以取得更好的视觉效果.
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