多尺度定向NLME融合红外与可见光图像：保留边缘信息与方向捕捉

本文探讨了红外与可见光图像融合的一种创新方法，即利用多尺度定向非局部均值滤波器（Multi-Scale Directional Non-local Means, MDNLM）。红外与可见光图像融合在计算机视觉和图像分析领域具有重要意义，其目标是结合源图像的互补信息，生成融合后的图像，这有助于提取关键信息并制定合理的融合规则。 MDNLM方法的独特之处在于它结合了非局部均值滤波器（Non-local Means, NLM）的优点，该滤波器能够保持边缘信息，以及方向滤波器银行（Directional Filter Bank, DFB）的能力，能够捕捉到图像的纹理和方向特征。这种融合策略允许有效地保留图像细节，包括清晰的边界和纹理方向，这对于诸如目标识别、环境理解等应用至关重要。 论文首先介绍了融合背景，强调了处理这两种类型图像时面临的挑战，即如何平衡两种图像的信息并减少冗余。然后，作者详细阐述了MDNLM滤波器的工作原理，它通过多尺度处理来适应不同尺度下的图像特征，从而增强融合的精度和稳定性。在滤波过程中，图像被分解为不同的方向和尺度空间，以便更好地进行局部相似性搜索和权重计算。 在实施MDNLM融合方法时，论文可能探讨了以下几个关键步骤： 1. 图像预处理：对红外和可见光图像进行标准化或归一化，确保数据的一致性和可比较性。 2. 多尺度分析：使用不同尺度的滤波器来捕获不同空间频率的信息。 3. 方向分解：将图像转换为方向直方图，以便在局部区域内考虑方向信息。 4. 相似性度量：计算像素间的局部相似性，基于非局部统计特性。 5. 权重分配：根据像素间相似性的强度分配融合权重。 6. 合并结果：使用加权平均或其他融合技术整合来自不同尺度和方向的响应。 最后，论文展示了MDNLM在实际场景中的实验结果，通过对比与传统融合方法（如基于小波变换、多尺度金字塔等）的性能，证明了新方法在保持图像细节、增强目标识别能力等方面的优势。结论部分可能会总结研究贡献，并讨论未来可能的改进和扩展方向。 这篇研究论文为红外与可见光图像融合提供了一种新颖且有效的处理策略，有助于提高图像处理应用的性能，尤其是在需要综合高对比度和纹理信息的情境下。