潜在低秩表示下VSM联合PCNN的红外与可见光图像融合

作者：童林; 官铮^*; 杨文韬; 徐登国

来源：国外电子测量技术, 2021, 40(10): 84-90.

DOI：10.19652/j.cnki.femt.2102824

• 潜在低秩表示
• 视觉显著映射
• 脉冲耦合神经网络
• 图像融合

为了更好的保存红外与可见光图像中的细节轮廓和对比度等信息,提出了一种潜在低秩表示(LatLRR)下视觉显著映射(VSM)和脉冲耦合神经网络(PCNN)相结合的图像融合方法。通过LatLRR将红外图像和可见光图像分解为低秩部分和显著部分,并分别使用不同的融合策略对得到的低频和高频层进行融合。低秩部分上,先计算图像低秩部分的视觉显著强度,并使用基于VSM的融合策略来融合图像低秩部分,以保留更多轮廓信息;显著部分上,使用梯度域PCNN融合策略来融合显著部分。舍弃二者的稀疏噪声,通过对融合后的低秩部分和显著性部分进行叠加,得到最后的融合图像。与其他经典的融合方法进行对比验证,融合图像的相关差异和(SCD)、结构相似性(SSIM)、融合质量(QAB/F)等多种客观指标均有所提升,图像细节信息丰富,清晰度高,具有良好的可视性。

• 单位
  云南大学; 六盘水师范学院