基于显著目标提取和泊松重建的红外与可见光图像融合方法
针对低照度环境下红外与可见光图像融合过程中存在显著目标不完整、边缘模糊和对比度不足等问题,提出一种基于显著目标提取和泊松重建的融合方法.针对红外图像像素之间强度显著性的差异,首先利用显著性检测、阈值分割和伽马校正的关联性提取显著目标,从而实现红外图像中目标与背景的分离;其次考虑了源图像的视觉显著特征和梯度显著性,在梯度域上通过求解泊松方程重建融合图像;最后为提高低照度环境下融合图像的质量,利用红外图像的统计量均值和标准差优化融合结果.实验结果表明,所提方法在定性和定量分析方面均优于其他对比方法,能较好地突出红外目标信息,保留丰富的背景信息,视觉效果显著.
图像处理、图像融合、红外图像、可见光图像、泊松重建、低照度
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TP301.6(计算技术、计算机技术)
高分辨率对地观测系统重大专项01-Y30F05-9001-20/22、GFZX0404130307
2023-09-25（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
共10页
175-184
