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高斯差分滤波图像融合方法

曾瀚林 孟祥勇 钱惟贤

曾瀚林, 孟祥勇, 钱惟贤. 高斯差分滤波图像融合方法[J]. 红外与激光工程, 2020, 49(S1): 20200091. doi: 10.3788/IRLA20200091
引用本文: 曾瀚林, 孟祥勇, 钱惟贤. 高斯差分滤波图像融合方法[J]. 红外与激光工程, 2020, 49(S1): 20200091. doi: 10.3788/IRLA20200091
Zeng Hanlin, Meng Xiangyong, Qian Weixian. Image fusion algorithm based on DOG filter[J]. Infrared and Laser Engineering, 2020, 49(S1): 20200091. doi: 10.3788/IRLA20200091
Citation: Zeng Hanlin, Meng Xiangyong, Qian Weixian. Image fusion algorithm based on DOG filter[J]. Infrared and Laser Engineering, 2020, 49(S1): 20200091. doi: 10.3788/IRLA20200091

高斯差分滤波图像融合方法

doi: 10.3788/IRLA20200091
基金项目: 

国家自然科学基金(61675099)

详细信息
    作者简介:

    曾瀚林(1995-),男,硕士生,主要从事图像处理方面的研究。Email:hanlinjkz@foxmail.com

  • 中图分类号: TP391

Image fusion algorithm based on DOG filter

  • 摘要: 图像融合是图像处理领域的重要内容之一。传统融合算法将源图像均做处理后按一定规则进行融合,虽然能取得不错的融合效果,但算法对图像的配准要求较高,融合图像也普遍存在细节丢失、目标不够明显的问题。为了改善上述问题,分析了红外图像和可见光图像的图像特性以及红外目标特性,将目标检测引入图像融合,利用高斯差分(DOG)滤波器提取红外图像中的目标,通过多尺度DOG图像计算获得红外图像融合系数矩阵,然后计算融合子图,最终融合获得目标明显、细节保留较好的图像,降低了对图像配准的要求。用五种常用评价指标以及信杂比和背景相似度对融合图像进行评估。实验结果表明,所提出的算法在主观视觉和客观评价指标上都要优于常用的图像融合方法。
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出版历程
  • 收稿日期:  2020-03-23
  • 修回日期:  2020-06-13

高斯差分滤波图像融合方法

doi: 10.3788/IRLA20200091
    作者简介:

    曾瀚林(1995-),男,硕士生,主要从事图像处理方面的研究。Email:hanlinjkz@foxmail.com

基金项目:

国家自然科学基金(61675099)

  • 中图分类号: TP391

摘要: 图像融合是图像处理领域的重要内容之一。传统融合算法将源图像均做处理后按一定规则进行融合,虽然能取得不错的融合效果,但算法对图像的配准要求较高,融合图像也普遍存在细节丢失、目标不够明显的问题。为了改善上述问题,分析了红外图像和可见光图像的图像特性以及红外目标特性,将目标检测引入图像融合,利用高斯差分(DOG)滤波器提取红外图像中的目标,通过多尺度DOG图像计算获得红外图像融合系数矩阵,然后计算融合子图,最终融合获得目标明显、细节保留较好的图像,降低了对图像配准的要求。用五种常用评价指标以及信杂比和背景相似度对融合图像进行评估。实验结果表明,所提出的算法在主观视觉和客观评价指标上都要优于常用的图像融合方法。

English Abstract

参考文献 (16)

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