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基于HMSD和改进的显著性检测的图像融合
1
作者
吴阳阳
李旭
张鹏泉
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第1期145-147,152,共4页
针对由于可见光与红外图像的特点不同,使得融合图像中会存在目标不突出、对比度低、伪影多的问题,提出了一种基于混合多尺度分解和改进的显著性检测的红外与可见光图像融合方法。利用梯度引导滤波器的边缘保持特性和高斯滤波器的平滑特...
针对由于可见光与红外图像的特点不同,使得融合图像中会存在目标不突出、对比度低、伪影多的问题,提出了一种基于混合多尺度分解和改进的显著性检测的红外与可见光图像融合方法。利用梯度引导滤波器的边缘保持特性和高斯滤波器的平滑特性将红外和可见光分解为不同特征的层次。对不同层次的图像采用不同的融合策略,针对基层,使用一种改进的显著性检测进行融合。结合各层融合的子图像来重构的融合图像具有突出目标和清晰背景。实验结果表明:所提出的方法与其他经典融合算法相比,融合质量更高、视觉效果更好。
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关键词
图像融合
梯度引导滤波器
多尺度分解
显著性检测
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职称材料
题名
基于HMSD和改进的显著性检测的图像融合
1
作者
吴阳阳
李旭
张鹏泉
机构
杭州电子科技大学电子信息学院
出处
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024年第1期145-147,152,共4页
文摘
针对由于可见光与红外图像的特点不同,使得融合图像中会存在目标不突出、对比度低、伪影多的问题,提出了一种基于混合多尺度分解和改进的显著性检测的红外与可见光图像融合方法。利用梯度引导滤波器的边缘保持特性和高斯滤波器的平滑特性将红外和可见光分解为不同特征的层次。对不同层次的图像采用不同的融合策略,针对基层,使用一种改进的显著性检测进行融合。结合各层融合的子图像来重构的融合图像具有突出目标和清晰背景。实验结果表明:所提出的方法与其他经典融合算法相比,融合质量更高、视觉效果更好。
关键词
图像融合
梯度引导滤波器
多尺度分解
显著性检测
Keywords
image fusion
gradient guided filter
multi-scale decomposition
saliency detection
分类号
TP212 [自动化与计算机技术—检测技术与自动化装置]
TN2 [电子电信—物理电子学]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
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1
基于HMSD和改进的显著性检测的图像融合
吴阳阳
李旭
张鹏泉
《传感器与微系统》
CSCD
北大核心
2024
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