基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合

作者：田立凡; 杨莘; 梁佳明; 吴谨

来源：红外技术, 2022, 44(07): 676-685.

• 图像融合
• 谱图小波变换
• 多显著性
• 加权最小二乘优化

由于谱图小波变换（Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT）可充分利用图像在图域中的光谱特性，本文结合其对不规则小区域表达的优势，提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带；对于低频系数，将多个互补的低层特征结合起来，提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则，对于高频系数，充分考虑邻域像素的相关性，提出了一种区域绝对值取大规则；最后，应用了一种加权最小二乘优化（weighted least squares,WLS）方法对谱图小波重构的融合图像进行优化，在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明，与DWT(Discrete Wavelet Transform)、NSCT(Non-down Sampled Contourlet Transform)等7种相关算法相比，在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节，具有较好的视觉效果；同时在方差、熵、Qabf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。

• 单位
  武汉科技大学