基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合

摘要：

提出一种基于LLF和RBD检测的红外和可见光图像融合方法.运用局部拉普拉斯滤波对红外图像平滑处理和对可见光增强处理,以充分利用红外图像的目标信息和可见光图像的细节信息.在此基础上,采用增强背景检测的RBD显著性检测算法处理红外图像,以很好地检测出目标.此外,为了增强目标信息,减弱背景干扰,对RBD检测的结果进行S曲线变换.然后,对红外和可见光图像应用NSST分解得到高频分量与低频分量.最后,使用S曲线变换后获得的显著图对低频分量进行加权融合,采用绝对值取大的规则对高频分量进行融合.实验结果表明,该方法能够得到红外目标突出,细节增强的融合图像.

关键词：图像融合、非下采样Shearlet变换(NSST)、增强背景检测的显著性优化(RBD)、局部拉普拉斯滤波(LLF)、S曲线变换

所属期刊栏目：53

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：成都市科技惠民项目2015-HM01-00293-SF;四川大学研究生课程建设项目2016KCJS5113

在线出版日期：2017-09-22（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：197-201,270