文献类型：期刊文章

作　　者：冯鑫[1] 张建华[2] 胡开群[1] 翟志芬[3]

FENG Xin;ZHANG Jian-hua;HU Kai-qun;ZHAI Zhi-fen(College of Mechanical Engineering,Key Laboratory of Manufacturing Equipment Mechanism Design and Control of Chongqing,Chongqing Technology and Business University,Chongqing 400067,China;Agricultural Information Institute of Chinese Academy of Agricultural Sciences,Beijing 100081,China;Chinese Academy of Agricultural Engineering,Beijing 100125,China)

机构地区：[1]重庆工商大学机械工程学院制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室,重庆400067 [2]中国农业科学院农业信息研究所,北京100081 [3]农业部规划设计研究院,北京100125

出　　处：《电子学报》

基　　金：国家自然科学基金(No.31501229);重庆市基础科学与前沿技术研究(一般)项目(No.csct2015jcyj A40014);重庆市教委基金(No.KJ1400628);重庆工商大学青年博士基金(No.1352007);重庆工商大学博士启动基金(No.2014-56-07)

年　　份：2018

卷　　号：46

期　　号：3

起止页码：680-687

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CAS、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、RCCSE、RSC、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：为解决变换域融合法对强噪声抑制能力差的问题,提出一种基于变分多尺度分解的红外与可见光图像融合方法.首先对待融合图像分别进行变分多尺度分解,获得纹理分量和结构分量.采用引导滤波的方法进行待融合图像的纹理分量融合,在结构分量融合上提出一种以相位一致性、清晰度、亮度综合信息来权衡融合权重的方法,最后将两幅图像融合后的纹理分量和结构分量相加获取最终融合图像.实验结果从主观观察和客观指标看,本文方法在清晰度和细节信息上比离散小波变换(discrete wavelet transform)法、非下采样轮廓波变换(non-subsampled contourlet transform)法、稀疏表示(sparse representation)法、剪切波变换(shearlet transform)法都要高.

关 键 词：红外与可见光  变分多尺度  引导滤波  噪声抑制

分 类 号：TP391.4]