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A saliency-based multiscale approach for infrared and visible image fusion

图像融合 人工智能 融合 保险丝(电气) 计算机科学 突出 平滑的 图像(数学) 计算机视觉 模式识别(心理学) 高斯分布 对比度(视觉) 滤波器(信号处理) 工程类 物理 哲学 语言学 量子力学 电气工程
作者
Jun Chen,Kangle Wu,Zhuo Cheng,Linbo Luo
出处
期刊:Signal Processing [Elsevier BV]
卷期号:182: 107936-107936 被引量:57
标识
DOI:10.1016/j.sigpro.2020.107936
摘要

The ideal fusion of the infrared image and visual image should integrate complete bright features of the infrared image, and preserve original visual information of the visual image as much as possible. To this end, we propose a multi-scale decomposition fusion method based on saliency. In particular, the saliency detection and a Gaussian smoothing filter are first employed to decompose source images into salient layers, detail layers and base layers. Then we adopt a nonlinear function to calculate the weight coefficient to fuse salient layers and highlight the target. Subsequently, we use a fusion rule based on phase congruency for fusion of detail layers so that the details could be retained better than the traditional “max-absolute” fusion rule. Experiments show that the proposed method can achieve better fusion effect than the state-of-the-art methods qualitatively and quantitatively. Moreover, for the ill-illumination fused image, in order to get better visual effect, we further propose a contrast enhancement algorithm based on total variation minimization. Experiments show that the proposed method can enhance the contrast and retain details of the source images well.
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