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摘要
针对当前红外与可见光图像融合方法中存在低频信息未利用充分，以及高频细节易混入噪声等问题，提出一种基于结构-纹理（ST）分解和VGG深层网络的红外与可见光图像融合方法。首先用均值滤波将输入图像分解为高-低频子带，并引入ST对低频子带二次分解，采用平均法则与邻域空间频率分别对结构和纹理进行预融合；同时，将高频子带输入VGG网络得到多层特征映射，并用Sigmiod函数实现归一化融合；最后利用预融合的高频、低频结构和低频纹理三个频带进行图像融合重建。实验结果表明，提出的方法能够融合图像的深层细节特征，有效保留纹理细节并抑制噪声，且在噪声评估（NABF）、结构相似性（SSIM）、均方误差（MSE）、峰值信噪比（PSNR）等客观指标方面具有明显优势。
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单位昆明理工大学; 自动化学院
