【摘 要】
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针对传统融合方法不能充分提取可见光图像与红外图像各自特有的细节信息和难以确定融合权值的问题，提出了一种基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合算法。该方法结合双边滤波与改进的双边滤波，将可见光与红外图像分解为多尺度局部细节、特有细节以及基础信息。在图像融合阶段，局部细节信息采用基于图像边缘能量的融合方法，最大程度保留了图像的细节；图像基础部分的融合，引入了基于局部能量值的正则化参数来自适应调整融合
【机 构】
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南京理工大学智能弹药技术国防重点学科实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金项目（61201391）；
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针对传统融合方法不能充分提取可见光图像与红外图像各自特有的细节信息和难以确定融合权值的问题，提出了一种基于双边滤波的可见光与红外图像自适应融合算法。该方法结合双边滤波与改进的双边滤波，将可见光与红外图像分解为多尺度局部细节、特有细节以及基础信息。在图像融合阶段，局部细节信息采用基于图像边缘能量的融合方法，最大程度保留了图像的细节；图像基础部分的融合，引入了基于局部能量值的正则化参数来自适应调整融合的权值，优化参数的选择；特有细节信息的融合采用了绝对值最大的融合规则以充分保留源图像特有的细节信息。仿真实验结果表明，通过主观判断所提方法融合后的图像视觉效果更好、对比度高，边缘细节的融合比其他算法更加好。在客观指标的评价中，所提融合方法的MI、EN、FMI、SD、QAB/F、Mean4种指标相对于其他方法综合提升了22.6%、5.7%、0.7%、30.4%、14.2%、18.4%，在主观视觉上和客观评价指标中，所提的算法均具备更优的融合效果。
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