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【24h】

Variational approach for multi-source image fusion

机译:多源图像融合的变分方法

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摘要

In this study, the authors propose a variational model for image fusion using a gradient field to describe the features of all input images. The authors' model is based on energy minimisation and the fused image corresponds to the minimiser of the energy functional. The authors first construct the gradient of fused image by using a weighted sum of the input gradients. Next, to increase the contrast in the fused image, the authors subtract the norm of gradient in the fused image from the functional. Finally, for the purpose of visual uniformity, the authors integrate the inputs using a `gray world' assumption. The authors implement the algorithm using the augmented Lagrangian method. Three sets of images are used to verify the proposed method. Comparisons with other state-of-the-art algorithms show that the proposed algorithm obtains remarkable results.
机译:在这项研究中,作者提出了一种使用梯度场描述所有输入图像特征的图像融合变分模型。作者的模型基于能量最小化,融合图像对应于能量函数的最小化。作者首先通过使用输入梯度的加权和来构造融合图像的梯度。接下来,为了增加融合图像的对比度,作者从功能中减去了融合图像中的梯度范数。最后,出于视觉均匀性的目的,作者使用“灰色世界”假设整合了输入。作者使用增强拉格朗日方法实现该算法。使用三组图像来验证所提出的方法。与其他最新算法的比较表明,该算法获得了显着的效果。

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