基于WEMD和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合

• 作者: 杨艳春 高晓宇 党建武 王阳萍
• 来源期刊: 光学精密工程
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 红外与可见光图像 窗口经验模式分解 生成对抗网络
• 年，卷（期）: 2022,（3）
• 所属期刊栏目: 信息科学|Information Sciences
• 页码范围: 320-330
• 页数: 11页
• 分类号: TP391
• 语种: 中文
• DOI: 10.37188/OPE.20223003.0320

摘要

针对红外与可见光图像融合中边缘模糊、对比度较低的问题,提出一种二维窗口经验模式分解(WEMD)和生成对抗网络重建的红外与可见光图像融合算法.将红外和可见光图像进行WEMD分解得到内蕴模式函数分量和残余分量,将内蕴模式函数分量通过主成分分析进行融合,残余分量用加权平均进行融合,重构得到初步融合图像,再将初步融合图像输入生成对抗网络中与可见光图像进行对抗博弈,补全背景信息,得到最终的融合图像.客观评价指标采用平均梯度、边缘强度、熵值、结构相似性和互信息,与其他5种方法相比,本文算法的各项指标分别平均提高了46.13％,39.40％,19.91％,3.72％,33.10％.实验结果表明,该算法较好地保留了源图像的边缘及纹理细节信息,同时突出了红外图像的目标,具有较好的可视性,而且在客观评价指标方面也有明显的优势.