多尺度分解与显著区域融合提升可见光红外图像信息

本文主要探讨了一种创新的可见光红外图像融合方法，该方法旨在提高成像区域的信息丰富度。研究者们提出了一个基于多尺度分解和显著性区域提取的技术流程。首先，他们利用一种边缘保持的图像平滑算法构建了一个多尺度图像分解框架。这个框架允许将原始图像分解为多个层次，包括基础层图像和若干细节层图像，这样可以捕捉到图像的不同细节特征。 在分解后的图层上，他们采用导向滤波器来执行显著性区域提取，这有助于识别出图像中的关键特征区域，这些区域通常包含丰富的信息。通过这种方法，算法能够更精确地处理图像中的不同元素，确保融合后信息的准确性和完整性。 接下来，通过加权重建技术，对提取出的显著性区域进行融合信息的视觉增强，这一步骤旨在优化图像的整体质量和对比度，使融合后的图像更为清晰且富含更多有用信息。作者强调，这种融合算法特别注重主观和客观评价，通过对比不同的融合算法和使用不同的图像库，实验结果显示，他们的算法在主客观评价上表现出色，融合效果优良，证明了其在实际应用中的高效性和适用性。 关键词方面，文章涉及到了图像处理、图像融合、多尺度分解、显著性图以及图像质量评价等核心概念，这些都是研究者们探讨和实现图像融合技术过程中不可或缺的技术手段和评估标准。这篇文章为可见光红外图像融合提供了一种新的有效策略，对于提高图像分析和理解能力具有重要的理论和实践价值。