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基于SGWT和多显著性的红外与可见光图像融合 被引量:3
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作者 田立凡 杨莘 +1 位作者 梁佳明 吴谨 《红外技术》 CSCD 北大核心 2022年第7期676-685,共10页
由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个... 由于谱图小波变换(Spectral Graph Wavelet Transform, SGWT)可充分利用图像在图域中的光谱特性,本文结合其对不规则小区域表达的优势,提出了一种基于多显著性的红外与可见光融合算法。首先应用SGWT将源图像分解成一个低频子带和若干个高频子带;对于低频系数,将多个互补的低层特征结合起来,提出了一种适合人眼视觉特征的多显著性融合规则,对于高频系数,充分考虑邻域像素的相关性,提出了一种区域绝对值取大规则;最后,应用了一种加权最小二乘优化(weighted least squares,WLS)方法对谱图小波重构的融合图像进行优化,在突出显著目标的同时尽可能多地保留可见光的背景细节。实验结果表明,与DWT(Discrete Wavelet Transform)、NSCT(Non-down Sampled Contourlet Transform)等7种相关算法相比,在突出红外目标的同时还能保留更多的可见光背景细节,具有较好的视觉效果;同时在方差、熵、Qabf和互信息量4个客观评价上也均占据优势。 展开更多
关键词 图像融合 谱图小波变换 多显著性 加权最小二乘优化
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