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基于视觉显著图和相位一致性的红外与可见光图像融合算法
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作者 万娅娅 朱磊 齐梦妍 《长江信息通信》 2023年第1期73-76,共4页
为了获得更好的视觉融合效果,同时抑制边缘处的伪影和保留更多源图像特征,提出了基于视觉显著图(VSM)和相位一致性(PC)的红外和可见光图像融合算法。该方法利用信息损失更少的各向异性滤波(AnisGF)将源图像分解为多个高频信息细节层和... 为了获得更好的视觉融合效果,同时抑制边缘处的伪影和保留更多源图像特征,提出了基于视觉显著图(VSM)和相位一致性(PC)的红外和可见光图像融合算法。该方法利用信息损失更少的各向异性滤波(AnisGF)将源图像分解为多个高频信息细节层和一个低频信息基础层;利用VSM获取基础层的权重图,融合红外(IR)与可见光(Vis)基础层图像;利用最大-绝对值和相位一致性(PC)获取细节层的权重图,融合IR和Vis细节层图像,达到强化图像边缘信息并抑制噪声的目的,最后通过图像重构获得最终融合图像。实验结果表明,文章提出的方法与RFN-nest等五种方法相比,在清晰度、对比度和伪影等视觉效果均有改善。在AG(平均梯度)、EN(熵)、MI(互信息)、SF(空间频率)四种评价指标方面,均优于其他算法;在VIF(视觉信息保真度)方面,仅次于MSID-KBS方法。 展开更多
关键词 图像融合 多尺度分解 各向异性导向滤波(AnisGF) 视觉权重图(vsm) 相位一致性(PC)
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