【图像融合】基于视觉显著性图和加权最小二乘优化的红外与可见光图像融合附Matlab代码

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🔥 内容介绍

图像融合作为一种有效的信息提取技术，旨在将来自不同传感器，在同一场景下获取的多源图像信息进行集成，从而生成一幅包含更多信息、更易于理解和分析的融合图像。红外与可见光图像融合是图像融合领域的重要分支，其融合结果兼具红外图像的热目标信息和可见光图像的纹理细节信息，在目标检测、安全监控、军事侦察等领域具有广泛的应用前景。然而，如何有效提取并融合不同模态图像的优势特征，同时抑制融合过程中可能产生的伪影和噪声，仍然是红外与可见光图像融合领域的研究重点。

本文将探讨一种基于视觉显著性图和加权最小二乘优化的红外与可见光图像融合方法。该方法旨在通过充分利用图像的视觉显著性信息，引导融合过程关注图像中的重要区域，并利用加权最小二乘优化方法，在保证显著区域信息有效传递的同时，平滑图像的边缘，抑制噪声，从而获得高质量的融合结果。

一、研究背景与意义

红外图像能够反映场景中不同物体的热辐射差异，可以有效地识别热目标，尤其是在光照条件恶劣的情况下。然而，红外图像通常分辨率较低，缺乏细节纹理信息，难以对目标进行准确识别和分析。可见光图像则能够提供丰富的纹理细节信息，有利于目标的辨识和场景的理解，但其成像效果受光照条件影响较大。因此，将红外图像的热目标信息与可见光图像的纹理细节信息进行融合，可以克服单一模态图像的局限性，提供更全面的场景信息。

传统的红外与可见光图像融合方法主要分为空间域和变换域两类。空间域方法，如像素平均、加权平均等，实现简单，但容易模糊图像细节，引入噪声。变换域方法，如基于离散小波变换（DWT）、离散余弦变换（DCT）的融合方法，可以将图像分解到不同的频率域，然后根据不同的融合规则对不同频率的系数进行处理，在一定程度上能够保留图像的细节信息。然而，传统的变换域方法通常采用固定的融合规则，无法自适应地适应不同场景和目标的特征，导致融合效果不佳。

近年来，基于视觉显著性图和加权最小二乘优化的图像融合方法逐渐受到关注。这类方法能够更好地提取图像中的重要区域，并利用优化方法平滑图像，抑制噪声，从而获得高质量的融合结果。

二、基于视觉显著性图的特征提取

视觉显著性是指图像中能够引起人眼注意的区域或特征。在红外与可见光图像融合中，显著性区域通常包含重要的热目标、边缘和纹理信息。因此，提取图像的视觉显著性图，可以引导融合过程关注图像中的重要区域，提高融合结果的质量。

常用的视觉显著性检测方法包括基于对比度、基于频率和基于信息论的方法。基于对比度的方法通过计算图像局部区域的对比度来确定显著性区域，如Iti模型。基于频率的方法则通过分析图像的频谱特征来提取显著性区域，如谱残差法。基于信息论的方法则通过计算图像的信息熵来确定显著性区域。

在红外与可见光图像融合中，可以采用多种视觉显著性检测方法，并根据不同的场景和目标选择合适的显著性检测方法。为了提高显著性检测的准确性，可以将多种显著性检测方法进行融合，得到更加可靠的显著性图。

三、加权最小二乘优化融合方法

在提取了红外与可见光图像的视觉显著性图后，需要将显著性信息融入到融合过程中。加权最小二乘优化方法是一种有效的融合方法，其通过构建目标函数，并利用加权最小二乘算法进行优化，从而获得最优的融合结果。

加权最小二乘优化融合方法的目标函数通常由两部分组成：数据项和正则化项。数据项用于保证融合图像与源图像之间的相似性，而正则化项用于约束融合图像的平滑性和噪声抑制能力。

数据项可以采用不同的形式，如像素差异、梯度差异等。在红外与可见光图像融合中，可以根据图像的特性选择合适的数据项。例如，可以采用像素差异作为数据项，以保证融合图像与源图像之间的像素值相似；也可以采用梯度差异作为数据项，以保证融合图像与源图像之间的边缘信息相似。

正则化项通常采用平滑约束和梯度约束。平滑约束用于抑制融合图像中的噪声，而梯度约束用于保持融合图像的边缘清晰度。在加权最小二乘优化融合方法中，可以根据图像的视觉显著性图对正则化项进行加权，使算法更加关注显著性区域的特征。

加权最小二乘优化算法通过迭代的方式求解目标函数，从而获得最优的融合结果。在每次迭代过程中，算法根据目标函数计算融合图像的更新量，并对融合图像进行更新。经过多次迭代后，算法可以收敛到最优解，获得高质量的融合图像。

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 韩鑫.分布式能源系统构造及建模研究[D].太原理工大学,2015.DOI:10.7666/d.Y2797505.

[2] 傅志中,王雪,李晓峰,等.基于视觉显著性和NSCT的红外与可见光图像融合[J].电子科技大学学报, 2017, 46(2):6.DOI:10.3969/j.issn.1001-0548.2017.02.007.

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