双尺度分解和显著性分析相结合的红外与可见光图像融合

作者：霍星; 邹韵; 陈影; 檀结庆

来源：中国图象图形学报, 2021, 26(12): 2813-2825.

• 红外图像
• 可见光图像
• 显著性分析
• 空间一致性
• 双尺度分解
• 图像融合

目的针对图像融合中存在的目标信息减弱、背景细节不清晰、边缘模糊和融合效率低等不足,为了充分利用源图像的有用特征,将双尺度分解与基于视觉显著性的融合权重的思想融合在一起,提出了一种基于显著性分析和空间一致性的双尺度图像融合方法。方法利用均值滤波器对源图像进行双尺度分解,先后得到源图像的基层图像信息和细节层图像信息;对基层图像基于加权平均规则融合,对细节层图像先基于显著性分析得到初始权重图,再利用引导滤波优化得到的最终权重图指导加权;通过双尺度重建得到融合图像。结果根据传统方法与深度学习的不同特点,在TNO等公开数据集上从主观和客观两方面对所提方法进行评价。从主观分析来看,本文方法可以有效提取和融合源图像中的重要信息,得到融合质量高、视觉效果自然清晰的图像。从客观评价来看,实验验证了本文方法在提升融合效果上的有效性。与各种融合结果进行量化比较,在平均梯度、边缘强度、空间频率、特征互信息和交叉熵上的平均精度均为最优;与深度学习方法相比,熵、平均梯度、边缘强度、空间频率、特征互信息和交叉熵等指标均值分别提升了6.87%、91.28%、91.45%、85.10%、0.18%和45.45%。结论实验结果表明,所提方法不仅在目标、背景细节和边缘等信息的增强效果显著,而且能快速有效地利用源图像的有用特征。