使用显着性检测对可见光和红外图像进行双尺度图像融合笔记

原文：https://www.sciencedirect.com/science/article/pii/S1350449515300955

摘要：本文提出一种基于显著性检测的双尺度分解的图像融合方法。显著性检测突出图像的着色信息，构建视觉显著性的权重图。

1 介绍：
三个级别的融合：像素级别、特征级别、决策级别。本文为像素级别的融合。

2 相关工作：

1.金字塔
2.小波
3.边缘保持滤波器
4.本文：使用EPD将图像分解成基础层和细节层，使用的是平均滤波器，利用显著性检测提取原图像的显著性信息，利用显著图构建权重图，最后重建图像。

3 提出方法

3.1 双尺度图像分解
1.使用平均滤波器分解

2.减去基础层得到细节层

3.2 视觉显著性检测

1.应用均值滤波器以减小像素与其邻居之间的强度变化
2.应用中值滤波器以去除噪声或伪像
3.通过取平均值和中值滤波输出的差值来计算每个源图像的显着性图

3.3 权重图构造
本文中使用标准化显著性信息的方法融合细节层

3.4 细节层融合

3.5 基础层融合
使用平均融合规则

3.6 双尺度重建图像

3.7 也可用于彩色图像融合

4 实验
1.数据库：http://home.ustc.edu.cn/~liuyu1/