为了解决当前较多可见光与红外图像融合方法的融合结果中的目标信息不突出等问题,引入拉普拉斯分解机制,采用图像的亮度特征来融合可见光与红外图像.借助拉普拉斯分解方法,对输入图像进行分层,求取不同的图层信息.并利用图像的均值特征,计算图像的亮度信息,对低频图层的融合权值进行自适应调整,从而得到一个目标信息完整度较高的融合低频图层.基于图像的空间频率特征,对高频图层所含的细节丰富度进行评估,以获取一个细节丰富的融合高频图层.再利用拉普拉斯逆分解方法,对低、高频图层完成融合.实验数据显示,较已有的融合算法而言,所提算法的融合结果更能突出目标信息,具备更为丰富的细节特征.
可见光与红外图像融合 拉普拉斯分解 亮度调节 空间频率 均值特征