激光与红外

作者：罗体华

单位：1.南昌航空大学 无损检测教育部重点实验室,江西 南昌 330063；2.中国航发沈阳黎明航空发动机有限责任公司,辽宁 沈阳 110043；

关键词：各向异性扩散;多尺度图像融合;图像增强;引导滤波

基金：国家自然科学基金项目(No.51865038)；南昌航空大学研究生创新专项基金项目(No.YC2024049)资助。

针对图像边缘容易丢失,融合结果过于平滑,清晰度和对比度较低等问题,提出了一种多尺度各向异性扩散的图像融合算法(MAD),引入了引导滤波能够更好地对可见光图像进行增强；设计了一种自适应的融合规则,能够有效地减少融合结果的冗余信息并避免过曝光现象；实验中分析了不同分解尺度下融合图像的视觉效果以及客观指标的值,发现融合图像的质量随着分解尺度的增加而增强,但复杂度也会随之提升；最后将所提算法在TNO数据集和RoadScene数据集上与MSVD、DTWCT、LP、NSCT四种传统融合算法进行对比。实验结果表明:在TNO数据集中,所提算法MAD的EN、SD和SCD三种指标上取得最优,相较于次优分别提高了328、189、046；在RoadScene数据集中的EN、MI和SCD三种指标上取得最优,相较于次优分别提高了178、178、078。结合融合图像的视觉效果分析,所提算法MAD对图像融合质量有了较大提升,相比于传统的多尺度变换方法性能有所提高,融合图像目标清晰且细节信息丰富。

来源：2025年第12期

《激光与红外》期刊编辑部

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