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基于LatLRR与NSP分解的红外与可见光图像融合
1
作者
李云红
李嘉鹏
+3 位作者
苏雪平
陈宇洋
刘杏瑞
谢蓉蓉
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1441-1448,共8页
针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法...
针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像进行分解,采用NSP分解提取源图像的低频信息,LatLRR分解提取源图像的局部结构信息;其次,根据红外低频信息与可见光低频信息的特征及融合结果图像中低频分量占比,利用红外像素强度权重调控策略完成对低频信息的融合,同时,为使红外与可见光的局部结构信息在融合时保持均衡,使用基于像素灰度值求和的策略进行1∶1融合;最后,图像重构中引入非线性变换思想,使局部结构信息与低频信息有更加完美的契合。实验结果表明,融合结果图像在极大保留红外特征的同时又能兼顾可见光图像中的细节信息,该算法能够对红外与可见光图像进行有效融合。
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关键词
图像融合
红外与可见光
非采样金字塔滤波
潜在低秩表示
非
线性变换
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职称材料
题名
基于LatLRR与NSP分解的红外与可见光图像融合
1
作者
李云红
李嘉鹏
苏雪平
陈宇洋
刘杏瑞
谢蓉蓉
机构
西安工程大学电子信息学院
出处
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023年第9期1441-1448,共8页
基金
国家自然科学基金项目(No.61902301)
陕西省科技厅自然科学基础研究重点项目(No.2022JZ-35)资助。
文摘
针对现有红外与可见光图像融合过程中存在的图像对比度低、红外特征不明显等问题,提出了一种基于非采样金字塔滤波(Nonsubsampled Pyramid,NSP)与潜在低秩表示(Latent Low Rank Representation,LatLRR)分解的红外与可见光图像融合算法。首先,对红外与可见光图像进行分解,采用NSP分解提取源图像的低频信息,LatLRR分解提取源图像的局部结构信息;其次,根据红外低频信息与可见光低频信息的特征及融合结果图像中低频分量占比,利用红外像素强度权重调控策略完成对低频信息的融合,同时,为使红外与可见光的局部结构信息在融合时保持均衡,使用基于像素灰度值求和的策略进行1∶1融合;最后,图像重构中引入非线性变换思想,使局部结构信息与低频信息有更加完美的契合。实验结果表明,融合结果图像在极大保留红外特征的同时又能兼顾可见光图像中的细节信息,该算法能够对红外与可见光图像进行有效融合。
关键词
图像融合
红外与可见光
非采样金字塔滤波
潜在低秩表示
非
线性变换
Keywords
image fusion
infrared and visible
nonsubsampled pyramid
latent low rank representation
nonlinear transformation
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
TN29 [电子电信—物理电子学]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于LatLRR与NSP分解的红外与可见光图像融合
李云红
李嘉鹏
苏雪平
陈宇洋
刘杏瑞
谢蓉蓉
《激光与红外》
CAS
CSCD
北大核心
2023
0
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