红外与可见光图像融合：引导滤波与快速共现滤波结合的新方法

"基于引导滤波和快速共现滤波的红外和可见光图像融合" 本文主要探讨了一种针对红外和可见光图像融合的新方法，旨在解决传统融合技术中背景信息不充分和对比度低的问题。红外和可见光图像融合是多模态图像处理中的一个重要领域，它能够结合两种不同光谱的图像优势，提高图像的视觉效果和信息含量。 首先，该方法采用了高斯滤波来对源图像进行分解，将其分为细节层和基础层。高斯滤波是一种平滑滤波技术，可以有效地消除图像噪声并保留边缘信息。通过这种分解，图像的关键特征被分别处理，有利于后续的融合操作。 接着，研究人员提出了快速共现滤波的概念，这是一种优化的共现滤波技术。共现滤波通常用于增强图像的局部相关性，但原始的共现滤波计算复杂度较高。在快速共现滤波中，通过去除值域滤波器和全局统计共现信息，简化了共现滤波的计算过程，使其在保持有效性的前提下，运算速度得到提升。此方法被应用于融合细节层，有助于增强图像的局部特征和纹理信息。 同时，为了融合基础层，文中引入了引导滤波。引导滤波是一种保边滤波方法，能够保持图像边缘的清晰度，同时平滑非边缘区域。通过引入窗口因子，即利用图像大小与窗口因子的比例来确定引导滤波的窗口大小，确保了在融合基础层时既能保持大范围的背景信息，又能避免过度平滑。 实验结果显示，该融合算法能有效增加图像背景的细节，显著提高人物与背景之间的对比度，从而改善了图像的整体视觉质量。作者通过主观评价和客观评估指标，如归一化互信息、结构相似度指数等，证明了新算法的有效性和优越性。这些实验分析进一步验证了该方法在红外和可见光图像融合领域的潜力。 这项工作提出了一种创新的图像融合策略，结合了引导滤波和快速共现滤波的优点，解决了传统融合方法存在的问题，为多模态图像处理提供了新的思路。这种方法对于提升红外和可见光图像融合的质量，尤其是在军事、监控、遥感等领域具有重要的应用价值。