基于加权的可见光与红外光图像融合算法

摘要：

红外图像所含边缘等细节偏少、可见光又容易受外部环境干扰，融合图像可以提供更全面的信息，符合人或机器的视觉特性，为图像进一步分析、识别等提供基础。提出一种比值与梯度加权的可见光与红外光图像融合算法，结合小波变换在图像分解中的特性及信号集中的特点，将小波变换应用于红外光和可见光图像融合中可以提高融合信息的理解能力。针对分解获得的低频系数主要反映图像细节信息的特点，对低频系数采用比值加权分析融合规则；针对分解获得的高频系数主要反映图像边缘信息特征的特点，对高频系数采用改进边缘检测算子梯度加权的融合规则。选取多组图像进行了不同融合规则实验对比分析，通过客观评价指标进行评价，改进的融合算法可以获得较清晰的融合图像，可以增加图像的互补信息，并能较好地提高融合图像的清晰度。

关键词：红外图像、图像融合、小波变换、比值加权融合算法、梯度加权融合算法

所属期刊栏目：46

分类号：TP317.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：江苏省普通高校研究生科研创新计划中央高校基本科研业务费专项资金项目资助 CXLX13－162；浙江省教育厅科技项目资助Y201430709

在线出版日期：2016-12-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：73-76,81