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题名基于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
梁佳明
吴谨
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机构
武汉科技大学信息科学与工程学院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2022年第7期676-685,共10页
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基金
中国国家自然科学基金(61702384)
武汉科技大学(2017xz008)。
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文摘
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。
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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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Keywords
image fusion
spectral graph wavelet transform
multi saliency
WLS
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分类号
TP751.1
[自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
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