基于RGF改进显著性检测与S C M相结合的图像融合

摘要：

针对传统显著性检测融合方法中目标对比度低,纹理细节不够丰富的问题,提出了一种基于滚动导向滤波(RGF)改进显著性检测与脉冲发放皮层模型(SCM)相结合的可见光与红外图像融合算法.该算法先将源图像经过非下采样剪切波变换(NSST)分解成低频部分和高频部分,然后利用RGF小尺度消除、大尺度边缘恢复特性对Frequency Tuned算法进行改进并提取出红外图像显著图.再使用显著图投影区域指导法融合低频部分,同时采用SCM结合区域能量与改进的拉普拉斯能量和融合高频部分,最后使用逆变换重建图像.仿真结果表明,该算法能在突出显著目标的同时保留丰富的细节信息,在质量指标如标准差、互信息、边缘保留因子等方面均优于对比方法.

关键词：图像融合、显著性检测、非下采样剪切波变换、滚动导向滤波、脉冲发放皮层模型

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金;国际科技合作计划项目

在线出版日期：2022-09-05（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1251-1258