為了解決當前較多可見光與紅外圖像融合方法的融合結果中的目標信息不突出等問題,引入拉普拉斯分解機制,采用圖像的亮度特征來融合可見光與紅外圖像。借助拉普拉斯分解方法,對輸入圖像進行分層,求取不同的圖層信息。并利用圖像的均值特征,計算圖像的亮度信息,對低頻圖層的融合權值進行自適應調整,從而得到一個目標信息完整度較高的融合低頻圖層�；趫D像的空間頻率特征,對高頻圖層所含的細節(jié)豐富度進行評估,以獲取一個細節(jié)豐富的融合高頻圖層。再利用拉普拉斯逆分解方法,對低、高頻圖層完成融合。實驗數據顯示,較已有的融合算法而言,所提算法的融合結果更能突出目標信息,具備更為豐富的細節(jié)特征。 

【文章來源】：電子測量與儀器學報. 2020年10期 北大核心

【文章頁數】：7 頁

【部分圖文】：

本文算法的融合過程

基于拉普拉斯的圖像分解結果

融合結果

【參考文獻】：
期刊論文
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本文編號：2915095