摘要
分析红外图像与可见光图像融合时,目标信息丢失或减弱的潜在原因,提出一种红外与可见光图像融合算法。该算法根据红外图像与可见光图像的特点,利用灰色关联理论检测并提取红外图像目标,采用替代法对获得的目标信息与可见光图像的背景和细节信息进行融合。实验结果表明,该算法得到的融合图像具有与红外图像相同的目标,且具备可见光图像的细节信息。
Object information may be lost or weakened when infrared image and visible light image are fused. This paper discusses some potential reasons and proposes an image fusion algorithm for infrared image and visible light image. According to the characteristics of infrared image and visible light image,this algorithm detects and extracts infrared image object by grey correlation theory,fuses the acquired object information and the background and detail information of visible light image. Experimental results indicate that the fused image obtained by this algorithm possesses the same object as the one in the infrared image,and keeps the same detail information as the one in the visible image.
出处
《计算机工程》
CAS
CSCD
北大核心
2010年第2期197-200,共4页
Computer Engineering
基金
国家自然科学基金资助项目(60803088)
陕西省自然科学基金资助项目(2007D07)
关键词
图像融合
灰色理论
灰色关联度
目标提取
红外图像
image fusion
grey theory
grey correlation degree
object extraction
infrared image
作者简介
王春华（1985-），女，硕士研究生，主研方向：图像处理，模式识别；E-mail：mmthp@snnu．edu．cn
马国超，助教；
马苗，副教授、博士后
