【摘 要】
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针对红外与可见光图像融合中出现的对比度较低和图像模糊的问题，提出了一种边缘优化的模块化融合方法．首先，对红外图像进行局部对比度自适应增强，突出红外图像中的目标；然后分别对
【机 构】
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云南师范大学颜色与图像视觉实验室,云南师范大学信息学院
【基金项目】
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基金项目：云南省学术带头人后备人才培养计划资助项目（2010Ci038）,云南省高校颜色与光电成像技术科技创新团队计划资助项目.
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针对红外与可见光图像融合中出现的对比度较低和图像模糊的问题，提出了一种边缘优化的模块化融合方法．首先，对红外图像进行局部对比度自适应增强，突出红外图像中的目标；然后分别对红外图像和可见光图像进行HSV色空间变换，在亮度分量中，对其进行边缘细节增强的模块化融合，进一步突出红外图像中的目标轮廓；最后，结合可见光图像的色调和饱和度分量，经过RGB色空间的转换，获取融合后的图像．结果表明，与简单加权平均算法和小波融合算法的融合结果相比较，该融合算法能够较好的保持原图像的细节和目标信息，图像的对比度和清晰度也有较大
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