王　昕，吉桐伯，刘　富

(1.长春工业大学 计算机科学与工程学院，吉林 长春 130012；2.吉林大学 通信工程学院，吉林 长春 130022；3.中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033)



结合目标提取和压缩感知的红外与可见光图像融合

王昕1，2，吉桐伯3，刘富2*

(1.长春工业大学 计算机科学与工程学院，吉林 长春 130012；2.吉林大学 通信工程学院，吉林 长春 130022；3.中国科学院 长春光学精密机械与物理研究所，吉林 长春 130033)

针对红外与可见光图像融合易受噪声干扰从而使目标信息减弱的问题，提出了一种基于目标区域提取和压缩感知的融合算法。首先，在频率域上对红外图像进行显著区域检测得到其对应的显著度图，并在显著图指导下结合区域生长法提取红外图像的目标区域，有效抑制噪声与复杂背景的干扰。然后，用非下采样剪切波变换对待融合的图像进行分解，采用不同的融合策略分别对目标与背景区域的高、低频子带进行融合。针对背景区域提出一种新的基于多分辨率奇异值分解和压缩感知的融合规则，最后，进行非下采样剪切波逆变换得到融合图像。与其他算法的对比实验结果表明，本文算法能更好地突出目标区域，保留图像细节信息，抑制噪声干扰；图像质量评价指标中的信息熵、标准差、互信息、边缘保持度分别提高了3.94%，19.14%，9.96%和8.52%。

图像融合；红外图像；可见光图像；显著度图；非下采样剪切波变换；目标提取；压缩感知；多分辨率奇异值分解

1　引　言

多传感器融合可以增强图像的可信度，提高系统的可靠性，降低对单一传感器性能的要求。……