基于分割增强与显著性检测的红外可见光图像融合

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摘  要： 为保留原红外与可见光图像中更多的细节信息，解决红外与可见光图像融合过程中小目标不清晰、可见光图像可视性差等问题，提出一种将红外图像分割与增强可见光图像与视觉显著性检测相结合的融合方法。首先，迭代法将原红外图像分割成目标区域和背景区域，Retinex对原可见光图像进行强化处理，使其清晰度得到提高；然后，对红外背景区域和增强可见光图像进行二尺度分解得到基础层和细节层，针对两个图层的不同特点分别采用加权平均和显著性检测方法进行第一层融合，得到的融合基础层和融合细节层进行第二层融合；最后，与红外目标区域进行叠加运算实现三层融合，实验结果表明，该方法能够充分挖掘源图像的有效信息，在小目标清晰度方面优于其他传统算法。（剩余8072字）