基于卷积神经网络的红外与可见光户外图像融合

作者：邱春红^*

来源：光学技术, 2022, 48(04): 492-498.

DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2022.04.013

• 红外热成像
• 卷积神经网络
• 深度学习
• 可见光图像
• 滚动引导滤波器

针对户外环境下红外与可见光图像融合效果不足的问题，提出一种基于卷积神经网络的红外与可见光户外图像融合方法。该方法先利用滚动引导滤波器对输入的红外图像进行预处理，过滤噪声并消除无用信息。然后，利用Curvelet变换将红外图像与可见光图像分解成高频系数与低频系数，利用基于卷积神经网络的深度特征融合规则融合高频系数，采用最小融合规则融合低频系数。实验结果表明，该方法的融合图像在主观视觉与客观定量两方面均获得了较好的结果。

• 单位
  江苏商贸职业学院