【摘 要】
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现有红外与可见光图像融合规则仅依赖于图像对比度、方差、梯度等局部特征,缺少全局考虑,因此融合图像不能突出场景中的关键目标特征。针对以上问题,在基于非下采样轮廓波变
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61102108,11247214,61172161);湖南省教育厅项目(YB2013B039,11C1101,12A115);南华大学重点学科(NHXK04)资助
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现有红外与可见光图像融合规则仅依赖于图像对比度、方差、梯度等局部特征,缺少全局考虑,因此融合图像不能突出场景中的关键目标特征。针对以上问题,在基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的图像融合框架下,提出利用图像全局视觉显著性来指导系数融合,对源图像中视觉显著的目标区域进行重点强调。实验结果分析表明,采用所提算法获得的融合图像中关键目标更加突出,背景比较真实;客观评价指标显示,采用该算法获得的融合图像明显优于传统方法的融合结果。
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