基于余弦相似性的双模态红外图像融合性能表征

针对现有的红外光强与偏振图像融合中融合有效度度量稳定性低且不符合人类视觉系统的问题,通过比较常见的基于距离度量的三种融合有效度函数化度量方法,分析比较了多种融合算法对差异特征融合有效度分布的稳定性;通过统计十组源图像的差异特征幅值区间中出现最优融合算法的频次,从而得出每种差异特征的最优融合算法,进而得到了余弦相似性为一种稳定性高且与人类主观观察结果更符合的融合有效度的度量方式。实验结果表明,在多种融合算法的融合有效度度量的融合效果中,余弦相似性具有高稳定性且与人类视觉分析有良好的匹配性。

一种基于差异特征驱动的红外与可见光视频拟态融合方法

针对固定融合算法无法适应动态场景下视频帧间差异特征变化造成融合效果差的问题,提出了一种基于差异特征驱动的红外与可见光视频拟态融合方法。首先,分别提取了红外与可见光视频序列的3种差异特征;其次,利用改进的融合有效度公式计算不同融合算法对3种差异特征的融合有效度;最后,利用熵权法对融合有效度进行加权合成,进而得到多融合算法的决策评分,确定视频不同序列段上的最优融合算法。实验结果表明,所提出方法相较于在不同序列段选取的最优融合算法RP和MOD,在整段视频序列上融合效果更好,综合客观评价指标上比上述固定算法分别提升了59.925%、2.7608%,为红外与可见光视频融合提供了新思路。