基于显著性检测与梯度导向滤波的红外与可见光图像融合

摘要

针对红外与可见光融合图像背景信息丰富度不足,以及在融合过程中红外目标显著性、边缘轮廓清晰度和细节纹理信息的保留难以同时兼顾的问题,提出了一种在潜在低秩分解基础上结合图像增强和显著性检测,并运用梯度导向滤波重构融合决策图的红外与可见光融合方法.首先使用增强算法提高可见光图像的细节轮廓清晰度,并对红外源图使用视觉显著性检测处理,提取最初的显著性权重图;接着对红外图像与增强图像进行潜在低秩分解,获取细节层和基础层,将细节层作为引导图像引入梯度导向滤波系统,对之前获取的显著性权重图进行优化,得到对图像细节和轮廓把握更加精准的二次权重图;然后将初次权重和二次权重作为融合决策图分别引导基础层和细节层的融合;最后将重构好的细节和基础层使用加权平均法进行融合得到最终结果.实验结果表明,算法对融合结果中细节信息的保留,边缘轮廓分辨度和红外目标显著性的提升,均有着较好的表现,在质量指标如平均梯度、视觉信息保真度、图像互信息等方面也取得了较好的效果.