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基于特征提取的红外与可见光图像融合 被引量:13

Fusion of infrared and visible images based on feature extraction
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摘要 为提高红外与可见光图像融合的效果,加快融合算法处理速度,提出了一种基于特征提取的图像融合算法。改进了数学形态学中的顶帽运算,用于提取源图像的特征图像及背景图像;设计融合规则,对特征图像及背景图像分别进行融合处理;最后重构得到融合图像。另外,对本文融合方法的参数选择进行了分析,并且设计了适用于背景图像融合的自适应加权融合规则。实验表明,该融合方法能有效获取源图像的特征信息,提供丰富的背景信息,运算速度快,易于硬件实现。 To efficiently improve the fusion effect of infrared images and visible images as well as fusion speed,an algorithm based on feature extraction is proposed. Firstly the mathematical morphological top-hat operation is improved to extract the feature and background from the source images; then the fusion rules are designed to fuse the feature and background images. Finally the fused image is obtained by recomposing. Besides,parameter selection of the proposed method is analyzed,and a self-adaptive weighting fusion rule for background image fusion is designed. The experiment results indicate that the proposed method can efficiently extract feature information from source image,provide abundant background information and improve the processing velocity for hardware achieving.
出处 《激光与红外》 CAS CSCD 北大核心 2016年第3期357-362,共6页 Laser & Infrared
基金 国家863高技术研究发展计划项目(No.863-2-5-1-13B)资助
关键词 图像融合 特征提取 改进顶帽运算 红外图像 可见光图像 image fusion feature extraction improved top-hat operation infrared image visible image
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