【摘 要】
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针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见
【机 构】
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桂林电子科技大学广西高校图像图形智能处理重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金(61572147);广西科技计划项目(AC16380108,2015BC19022);桂林电子科技大学图像图形智能处理重点实验项目(GIIP201501,GIIP201601);广西可信软件重点实验室项目(kx201502);广西研究生教育创新计划资助项目(YJCXS201536,2016YJCX71)
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针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的目标不够突出、背景缺失、边缘信息保留不够充分等问题,提出了一种基于改进引导滤波和双通道脉冲发放皮层模型(DCSCM)的红外与可见光图像融合算法。首先,对源图像进行非降采样Shearlet变换(NSST),得到相应的低频和高频分量。然后,分别采用改进的引导滤波算法和DCSCM模型对低频、高频分量进行融合。最后,对融合得到的高低频分量进行NSST逆变换得到最终的融合图像。与其他几种方法进行比较,实验结果表明,本文算法的融合图像目标突出,背景信息丰富,且在图像清晰度、对比度、信息熵等方面均有优势。
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