激光与红外

作者：杨艳春

单位：兰州交通大学电子与信息工程学院,甘肃 兰州 730070；

关键词：图像处理;红外与可见光图像;交替引导滤波;卷积神经网络;图像融合

基金：长江学者和创新团队发展计划资助项目(No.IRT_16R36)；国家自然科学基金项目(No.62067006)；甘肃省科技计划项目(No.18JR3RA104)；甘肃省高等学校产业支撑计划项目(No.2020C19)；兰州市科技计划项目(No.2019449)；甘肃省教育厅青年博士基金项目(No.2022QB067)；甘肃省自然科学基金项目(No.23JRRA847；No.21JR7RA300)；兰州交通大学天佑创新团队项目(No.TY202003)；兰州交通大学—天津大学联合创新基金项目(No

针对红外与可见光图像融合中出现的边缘模糊和细节丢失等问题,本文提出了一种基于交替引导滤波器(AGF)与掩膜引导卷积神经网络(CNN)的融合算法。首先,将源图像通过交替引导滤波分解为基础层与细节层；然后,将基础层通过能量属性的融合规则得到基础融合图像,细节层在基于掩膜引导的损失函数的指导下,通过卷积神经网络得到融合后的细节图像；最后,将基础融合图像与细节融合图像相加得到最终融合图像；实验结果表明,本文方法能够在突出显著热目标的同时保留丰富的背景边缘纹理信息,在客观评价指标上相较对比方法取得了更好的效果,证明了本文算法的优越性。

来源：2024年第7期

《激光与红外》期刊编辑部

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