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结构和纹理感知的Retinex融合红外与可见光图像
文献摘要：
为了提高红外与可见光图像的融合质量,本文提出一种新颖的基于结构和纹理感知的Retinex模型的红外与可见光图像融合方法.该方法首先通过结构和纹理感知的Retinex模型将源图像分解为反射分量和光照分量,不但能够有效地将源图像的纹理和结构信息进行分离,而且也能很好地提取可见光图像中低亮度下的细节特征信息;然后通过构造源图像的二阶梯度为基础的权值映射和伽马函数对反射分量和光照分量进行融合;最后对融合的反射分量和光照分量进行重建得到最终融合图像.通过对38组广泛使用的TNO红外/可见光图像数据库中的图像进行测试表明,本文方法得到的融合图像不但具有较高的可视化质量,而且与近年来提出的5种高水平方法相比,本文方法在互信息、非线性相关信息熵、图像相位一致性度量上取得了更好的客观评价结果,能够较好地解决红外与可见光图像融合中出现的细节特征缺失和对比度较低的问题.
文献关键词：
红外图像;可见光图像;图像融合;Retinex模型
中图分类号：
作者姓名：
胡建平;郝梦云;杜影;谢琪
作者机构：
东北电力大学理学院,吉林吉林132012;吉林工程技术师范学院数据科学与人工智能学院,吉林长春130052;吉林大学数学学院,吉林长春130012
文献出处：
引用格式：
[1]胡建平;郝梦云;杜影;谢琪-.结构和纹理感知的Retinex融合红外与可见光图像)[J].光学精密工程,2022(24):3225-3238
A类：
B类：
Retinex,融合质量,红外与可见光图像融合,融合方法,图像分解,光照分量,结构信息,亮度,细节特征,特征信息,权值,伽马,融合图像,TNO,图像数据库,测试表明,互信息,非线性相关,信息熵,相位一致性,一致性度量,客观评价,特征缺失,对比度,红外图像
AB值：
0.261103
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