基于Dense SIFT兴趣点提取的红外与可见光融合

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为解决红外与可见光图像融合时易产生伪影且目标受背景、光照等因素干扰损失目标信息的问题,提出一种基于Dense SIFT的改进区域融合方法。首先,分别对红外与可见光图像进行Dense SIFT处理获取对应的初始融合决策图;然后通过对红外光图像进行兴趣点提取、去游离处理等操作得到最终待映射区域;最后分别对红外与可见光图像目标区域和映射后背景区域采用不同融合规则进行融合获取最终结果。经试验验证,本文方法能够更加准确的提出目标区域,简单快速,并在第二、三组实验结果中将信息熵提升0.6以上,具有有效性。
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