改进的响尾蛇双模式细胞模型的图像融合

由于基于经典Waxman融合模型得到的伪彩色融合图像目标不够清晰,本文提出了一种改进的感受野融合模型。对红外图像和可见光图像分别进行了ON对抗增强和OFF对抗增强;将红外ON对抗增强图像馈入中心-环绕感受野模型的中心兴奋区域,可见光OFF对抗增强图像馈入环绕抑制区,得到融合图像的B分量;将红外OFF对抗增强图像馈入中心-环绕感受野模型的环绕抑制区域,可见光ON对抗增强图像馈入中心兴奋区,得到融合图像的G分量;将可见光ON对抗增强图像直接作为融合图像的R分量;然后,输出RGB伪彩色融合图像。最后,用Waxman方法和本文提出的方法分别对两组源图像进行融合,并用信息熵和平均梯度对融合结果进行了评价。结果表明,采用提出的模型,第一组融合图像的信息熵和平均梯度比Waxman融合模型分别高出0.314 6和0.004 1,第二组融合图像的信息熵和平均梯度比Waxman融合模型分别高出0.255 1和0.002 7。得到的数据显示本文提出的融合模型的融合效果优于经典Waxman模型。