基于目标增强的红外与可见光图像融合技术研究

发布时间：2018-11-25 15:13

【摘要】：针对红外和可见光图像融合算法中存在背景模糊和目标不清晰等问题,提出一种基于目标增强的红外与可见光图像融合算法。首先,利用均值滤波的方法获得透射率的粗估计,通过图像统计信息实现粗透射率的细化,依据大气散射模型实现红外图像的目标增强;然后,对目标增强的红外图像和可见光图像采用改进的Prewitt算子进行边缘检测,并将检测结果二值化,对边缘部分采用基于二值信息的融合规则,对非边缘部分采用比值加权分析的融合规则。实验结果表明,采用基于目标增强的图像融合算法不仅能凸显红外图像的目标信息,还能尽可能多的保留可见光图像丰富的细节信息,具有更好的视觉效果和更高的客观质量评价指标。
[Abstract]:Aiming at the problems of background blur and unclear target in infrared and visible image fusion algorithm, a target enhancement based fusion algorithm for infrared and visible image is proposed. Firstly, the coarse estimation of transmittance is obtained by means of mean filter, the coarse transmittance is thinned by the statistical information of the image, and the target enhancement of infrared image is realized according to the atmospheric scattering model. Then, the improved Prewitt operator is used to detect the edge of the enhanced infrared image and the visible image, and the detection result is binary, and the fusion rule based on binary information is used for the edge part. The fusion rule of ratio weighted analysis is used for the non-edge part. The experimental results show that the image fusion algorithm based on target enhancement can not only highlight the target information of infrared images, but also retain as much detail information as possible from visible images. It has better visual effect and higher objective quality evaluation index.
【作者单位】： 南京理工大学电子工程与光电技术学院;北方夜视科技集团有限公司南京研发中心;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2356554