刘 佳，李登峰

马氏距离与引导滤波加权的红外与可见光图像融合

刘 佳，李登峰

（武汉纺织大学 数学与计算机学院，湖北 武汉 430200）

为使红外与可见光融合图像获得更好的分辨率和清晰度，提出基于非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform, NSCT）的马氏距离加权拉普拉斯能量和与引导滤波改进（frequency tuned, FT）结合的红外与可见光图像融合算法。首先，对可见光图像进行对比度受限的自适应直方图均衡（contrast limited adaptive histogram equalization, CLAHE），并将红外图像与CLAHE处理后可见光图像进行NSCT变换，分解为低频和高频；其次，对FT算法使用引导滤波进行改进，利用改进的FT算法提取红外图像显著性图自适应加权融合低频图像，对高频图像使用基于马氏距离加权的拉普拉斯能量和取大融合；最后，对融合的低频和高频图像进行NSCT逆变换获得融合图像。实验结果表明，该融合方法相较其他传统融合方法，在主观视觉上和客观指标上都有较好的表现。

图像融合；红外图像；非下采样轮廓波变换；马氏距离；引导滤波

0 引言

图像融合可以将多幅不同成像机制的同一场景图像通过融合算法合成为一张新的图像，以有利于人眼观察和计算机处理[1]，目前已经在医学[2]、遥感[3]、军事[4]等邻域得到广泛运用。红外图像和可见光图像融合旨在利用图像融合算法运用红外图像和可见光图像的不同成像特点得到场景内目标更全面、清晰、准确的图像[5]。红外获取的图像不依赖于光照条件，抗干扰能力较强，但通常对比度和分辨率都较低，不能有效获取目标场景的细节信息[6]。……