基于引导滤波与DTCWT的红外与可见光图像融合

作者：姜迈; 沙贵君; 李宁

来源：激光与光电子学进展, 2022, 1-18.

• 红外与可见光
• 引导滤波
• 双树复小波变换
• 显著性自适应加权
• 拉普拉斯能量和与梯度值向量

针对传统图像融合算法目标不突出，边缘及纹理细节不清晰、缺失，对比度降低等问题，本文提出一种基于引导滤波（Guided Filtering,GF）和双树复小波变换（Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT）的红外与可见光图像融合算法。首先，根据红外与可见光图像的特点，在DTCWT分解前对可见光图像进行引导滤波增强，同时，对经DTCWT分解后的红外高频分量进行引导滤波增强；然后，根据不同频带系数特点，提出一种基于显著性的自适应加权规则对红外与可见光低频子带分量进行融合，采用一种基于拉普拉斯能量和与梯度值向量的规则对不同尺度、方向下高频子带的进行融合；最后，对融合后的高、低频系数通过DTCWT逆变换以得到最终重构图像。将本文算法与6种高效融合算法进行对比评价，实验结果表明，本文提出的融合算法在不同场景下不但主观上具有显著的目标特征，同时背景纹理和边缘细节清晰，整体对比度适宜，并且在6类客观评价指标上也取得了较好的效果。

• 单位
  中国科学院沈阳自动化研究所; 中国刑事警察学院