视觉特性驱动的多尺度对比度金字塔图像融合与性能提升

本文主要探讨了"基于视觉特性的多尺度对比度塔图像融合及性能评价"这一主题。针对可见光与红外图像在相同场景下的融合问题，研究者提出了创新的图像融合方法。这种方法首先构建了对比度金字塔数据结构，通过该结构获取图像的多分辨率序列。这些多尺度的图像允许对源图像的细节进行逐级处理，每个级别上都应用了基于视觉特性的融合算子，以保留有用信息并增强图像的对比度。这种方法具有自适应性，能够根据输入图像的灰度特性自动调整融合策略，从而提供更好的视觉效果。 文章指出，相比于传统的融合方法，如Laplacian金字塔、比率低通金字塔和小波变换，该方法在性能上有所优化。通过对熵、交叉熵和互信息这三种量化评价标准的深入分析，结果显示，该方法在提高图像融合后的信息量方面有显著提升。具体来说，熵提高了大约1.5%到3%，交叉熵下降了13%到78%，而互信息更是提高了118%到814%。这种改进不仅体现在客观的量化评估中，也与实际的视觉感受相一致，表明融合后的图像质量得到了显著改善。 关键词包括视觉特性、对比度金字塔、图像融合以及量化评价，这些核心概念在文章中起到了关键作用，共同构成了作者的研究框架。这篇论文提供了一种高效且视觉效果优良的图像融合技术，并通过严格的性能评估验证了其优越性，对于图像处理领域的多尺度融合方法具有重要的理论价值和实践意义。