| 基于RGF改进显著性检测与SCM相结合的图像融合 |
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| 引用本文： | 巩稼民,吴成超,郭刘飞,刘威,裴梦杰,卢姣姣,高睿杰.基于RGF改进显著性检测与SCM相结合的图像融合[J].激光与红外,2022,52(8):1251-1258. |
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| 作者姓名： | 巩稼民 吴成超 郭刘飞 刘威 裴梦杰 卢姣姣 高睿杰 |
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| 作者单位： | 西安邮电大学通信与信息工程学院,陕西 西安710121 |
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| 基金项目： | 国家自然科学基金项目(No.61775180)；国际科技合作计划项目陕西省重点研发计划项目(No.2020KWZ-017)资助。 |
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| 摘 要： | 针对传统显著性检测融合方法中目标对比度低，纹理细节不够丰富的问题，提出了一种基于滚动导向滤波(RGF)改进显著性检测与脉冲发放皮层模型(SCM)相结合的可见光与红外图像融合算法。该算法先将源图像经过非下采样剪切波变换(NSST)分解成低频部分和高频部分，然后利用RGF小尺度消除、大尺度边缘恢复特性对Frequency Tuned算法进行改进并提取出红外图像显著图。再使用显著图投影区域指导法融合低频部分，同时采用SCM结合区域能量与改进的拉普拉斯能量和融合高频部分，最后使用逆变换重建图像。仿真结果表明，该算法能在突出显著目标的同时保留丰富的细节信息，在质量指标如标准差、互信息、边缘保留因子等方面均优于对比方法。
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| 关 键 词： | 图像融合 显著性检测 非下采样剪切波变换 滚动导向滤波 脉冲发放皮层模型 |
Image fusion based on RGF improved significancedetection and SCM |
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| GONG Jia-min,WU Cheng-chao,GUO Liu-fei,LIU Wei,PEI Meng-jie,LU Jiao-jiao,GAO Rui-jie.Image fusion based on RGF improved significancedetection and SCM[J].Laser & Infrared,2022,52(8):1251-1258. |
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| Authors: | GONG Jia-min WU Cheng-chao GUO Liu-fei LIU Wei PEI Meng-jie LU Jiao-jiao GAO Rui-jie |
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