基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合

• 作者: 何小海 吴小强 王正勇 王贝贝
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 非下采样Shearlet变换(NSST) 增强背景检测的显著性优化(RBD) 局部拉普拉斯滤波(LLF) S曲线变换
• 年，卷（期）: 2017,（17）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 197-201,270
• 页数: 6页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 5068字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1703-0145

摘要

提出一种基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合方法.运用局部拉普拉斯滤波对红外图像平滑处理和对可见光增强处理,以充分利用红外图像的目标信息和可见光图像的细节信息.在此基础上,采用增强背景检测的RBD显著性检测算法处理红外图像,以很好地检测出目标.此外,为了增强目标信息,减弱背景干扰,对RBD检测的结果进行S曲线变换.然后,对红外和可见光图像应用NSST分解得到高频分量与低频分量.最后,使用S曲线变换后获得的显著图对低频分量进行加权融合,采用绝对值取大的规则对高频分量进行融合.实验结果表明,该方法能够得到红外目标突出,细节增强的融合图像.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	何小海	四川大学电子信息学院	395	2334	21.0	30.0
2	王正勇	四川大学电子信息学院	126	539	12.0	17.0
3	吴小强	四川大学电子信息学院	43	190	7.0	11.0
4	王贝贝	四川大学电子信息学院	1	2	1.0	1.0