基于目标增强的红外与可见光图像融合算法研究

针对传统多尺度变换融合方法不能有效保留红外图像中热辐射信息及高对比度特征,本文提出了一种基于目标增强多尺度变换的红外和可见光图像融合算法。首先,对可见光图像进行预处理,自适应地提高其对比度。其次,对红外和可见光图像分别使用拉普拉斯金字塔(LP)分解为高频以及低频分量。然后,使用分解后的红外低频信息确定低频段融合权重,并引入参数λ控制融合图像中红外信息比例。最后,使用拉普拉斯金字塔逆变换重构融合图像。实验结果表明,所提出的方法可以生成具有明显突出目标和丰富细节的融合图像,并在主观视觉和客观指标上具有更好的表现。     

基于语义损失的红外与可见光图像融合算法

提出了一种基于语义损失的红外与可见光图像融合算法，通过语义损失引导生成图像包含更多语义信息，满足高级视觉任务需求。首先使用预训练的分割网络对融合图像进行分割，分割结果与标签图构成语义损失，在语义损失和内容损失的共同引导下，迫使融合网络在保证融合图像质量的前提下同时兼顾图像语义信息量，融合图像满足高级视觉任务需求。同时本文还设计了一种新的特征提取模块，通过残差密集连接实现特征重用，提高细节描述能力，进一步减轻融合框架，从而提高图像融合的时间效率。实验结果表明，本文算法在主观视觉效果和定量指标方面优于现有融合算法，且融合图像包含更丰富的语义信息。