基于结构纹理分解的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像融合中存在的热目标信息丢失、边缘结构模糊、细节损失等问题，提出一种多层分解的图像融合算法。首先使用结构纹理分解将源图分解为细节层和结构层，对细节层使用基于结构相似性和L2范数的融合规则融合并增强；然后提出一种结构均值法，将结构层分解为亮度层和基础层，对亮度层使用绝对值取大融合，对基础层设计了一种基于多指标的融合规则进行融合；最后重构各子融合图像得到最终融合图像。为验证算法的有效性，与9种红外与可见光图像融合算法进行对比，使用空间频率、平均梯度、边缘强度、方差、视觉保真度、基于人类视觉感知的指标和信息熵7种客观图像评价指标，在前5种指标上分别取得27.4%、36.5%、38.2%、8.5%和23.5%的提升。实验结果表明，本文算法在有效保留红外热目标的同时较好地保留了边缘结构和纹理细节，且在客观评价指标上取得了更好的效果。