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摘要
为了解决常规滤波器组在红外与可见光图像融合领域中存在提取结构信息不充分和融合视觉效果不佳的问题，本文提出了一种基于多尺度滑动窗口滤波器（Multi-scale Side Window Filter,M-SWF）图像融合方法。首先，提出一种基于SWF的多尺度图像分解方法实现对源图像的结构细节层和基础层提取；其次，采用L1范数融合规则（L1-Fusion, L1F）整合结构细节层，提取图像的结构信息；然后，利用一种图像能量贡献融合规则（Energy Attribute-Fusion, EAF）整合基础层，突出显著性目标；最后，融合图像通过叠加整合后的多尺度结构细节层和基础层得到。实验首先通过分析能量贡献系数，从主客观方面得到M-SWF域内红外与可见光图像融合较为适宜的能量贡献系数；其次，在该取值下，本文提出的M-SWF融合模型与其他的融合方法相比，不仅提高了对源图像结构信息的提取能力，而且通过整合图像的能量属性，改善了融合效果不佳问题，有效地突出了显著性目标。
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