目前基于多尺度分解的图像融合算法存在以下问题:1)多尺度分解时,图像边缘被平滑;2)融合结果中红外显著区域的对比度降低;3)小尺度细节受到抑制,在融合图像中显示不清晰。为解决上述问题,本文提出了一种基于BMA(Bayesian model averagi...目前基于多尺度分解的图像融合算法存在以下问题:1)多尺度分解时,图像边缘被平滑;2)融合结果中红外显著区域的对比度降低;3)小尺度细节受到抑制,在融合图像中显示不清晰。为解决上述问题,本文提出了一种基于BMA(Bayesian model averaging)滤波器和边缘的图像融合算法。首先,利用BMA滤波器分别对红外与可见光图像进行多尺度分解;其次,分别利用显著性提取和边缘权值映射算法,计算各基层和细节层的融合权值矩阵;最后通过图像重构获得融合图像。实验证明,该融合算法优于传统的图像融合算法。展开更多
文摘目前基于多尺度分解的图像融合算法存在以下问题:1)多尺度分解时,图像边缘被平滑;2)融合结果中红外显著区域的对比度降低;3)小尺度细节受到抑制,在融合图像中显示不清晰。为解决上述问题,本文提出了一种基于BMA(Bayesian model averaging)滤波器和边缘的图像融合算法。首先,利用BMA滤波器分别对红外与可见光图像进行多尺度分解;其次,分别利用显著性提取和边缘权值映射算法,计算各基层和细节层的融合权值矩阵;最后通过图像重构获得融合图像。实验证明,该融合算法优于传统的图像融合算法。
