【图像融合】基于显著性检测的可见光和红外图像的两尺度图像融合附Matlab代码

 ✅作者简介：热爱科研的Matlab仿真开发者，修心和技术同步精进，matlab项目合作可私信。

🍎个人主页：Matlab科研工作室

🍊个人信条：格物致知。

更多Matlab完整代码及仿真定制内容点击👇

智能优化算法       神经网络预测       雷达通信       无线传感器        电力系统

信号处理              图像处理               路径规划       元胞自动机        无人机 

🔥 内容介绍

在当今的数字图像处理领域，图像融合是一个重要的研究方向。图像融合的目标是将不同传感器或不同模态的图像融合成一个具有更多信息的图像。其中，可见光和红外图像的融合是一个热门的研究方向，因为它可以提供更全面和准确的信息，有助于各种应用领域，如军事、安防和医学等。

在可见光和红外图像融合中，显著性检测是一个关键的步骤。显著性检测是指从图像中提取出显著区域，即吸引人眼注意力的区域。这些显著区域通常包含了图像中的重要信息，因此在图像融合中起着重要的作用。在传统的图像融合方法中，通常使用全局显著性检测方法，但这些方法对于不同尺度的显著区域检测效果并不理想。

为了解决这个问题，研究人员提出了基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合方法。这种方法利用了图像中存在的多个尺度的显著区域，并将它们融合到最终的融合图像中。具体而言，首先对可见光和红外图像进行预处理，包括去噪和增强等步骤，以提高后续处理的效果。然后，分别对两幅图像进行两尺度的显著性检测，得到不同尺度上的显著区域图。接下来，通过一定的权重策略将不同尺度上的显著区域图进行融合，得到最终的显著区域图。最后，将显著区域图与原始图像进行融合，得到最终的融合图像。

这种基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合方法具有许多优点。首先，它能够充分利用图像中的多个尺度的显著信息，提高融合图像的质量和准确性。其次，它能够适应不同场景和目标的需求，具有较好的通用性和适用性。此外，该方法还具有较高的实时性和计算效率，可用于实际应用中。

然而，基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合方法仍然存在一些挑战和问题。首先，显著性检测的准确性和稳定性仍然需要进一步提高，以提高融合图像的质量。其次，权重策略的选择和优化也是一个关键问题，需要更多的研究和探索。此外，该方法在处理复杂场景和目标时可能存在一定的局限性，需要进一步改进和完善。

总之，基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合是一个具有广泛应用前景的研究方向。通过充分利用图像中的多个尺度的显著信息，该方法能够提高融合图像的质量和准确性，并适应不同场景和目标的需求。然而，该方法仍然面临一些挑战和问题，需要进一步的研究和改进。相信随着技术的不断发展和进步，基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合方法将在实际应用中发挥更大的作用。

📣 部分代码

function [Xc, Xt]= CSMCA(s, iters, Dc, Dt)​[h,w]=size(s);​xc=zeros(h,w);xt=zeros(h,w);​for i=1:2*iters    residue=s-xt-xc;    kk=mod(i,2);    iter=round(i/2);    % update cartoon component    if kk==1        xc=xc+residue;        D=Dc;        lambda_c=max(0.6-0.1*iter,0.005);  %For texture 1        opt_c = [];        opt_c.Verbose = 10;        opt_c.MaxMainIter = 30;        opt_c.rho = 50*lambda_c + 1;        opt_c.RelStopTol = 1e-3;        opt_c.AuxVarObj = 0;        opt_c.HighMemSolve = 1;         [Xc, optinf] = cbpdn(D, xc, lambda_c, opt_c);        DX = ifft2(sum(bsxfun(@times, fft2(D, size(Xc,1), size(Xc,2)), fft2(Xc)),3), ...           'symmetric');        xc=DX;          end    % update texture component    if kk==0             xt=xt+residue;        D=Dt;            lambda_t=max(0.6-0.1*iter,0.005);           opt_t = [];        opt_t.Verbose = 1;        opt_t.MaxMainIter = 30;        opt_t.rho = 10*0.1;        opt_t.RelStopTol = 1e-3;        opt_t.AuxVarObj = 0;        opt_t.HighMemSolve = 1;        [Xt, optinf] = cbpdn(D, xt, lambda_t, opt_t);        DX = ifft2(sum(bsxfun(@times, fft2(D, size(Xt,1), size(Xt,2)), fft2(Xt)),3), ...           'symmetric');        xt=DX;    end              if mod(i,2)==1        fprintf('iteration %d \n',iter)         endend

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

🎈 部分理论引用网络文献，若有侵权联系博主删除

🎁  关注我领取海量matlab电子书和数学建模资料

👇  私信完整代码和数据获取及论文数模仿真定制

1 各类智能优化算法改进及应用

生产调度、经济调度、装配线调度、充电优化、车间调度、发车优化、水库调度、三维装箱、物流选址、货位优化、公交排班优化、充电桩布局优化、车间布局优化、集装箱船配载优化、水泵组合优化、解医疗资源分配优化、设施布局优化、可视域基站和无人机选址优化

2 机器学习和深度学习方面

卷积神经网络（CNN）、LSTM、支持向量机（SVM）、最小二乘支持向量机（LSSVM）、极限学习机（ELM）、核极限学习机（KELM）、BP、RBF、宽度学习、DBN、RF、RBF、DELM、XGBOOST、TCN实现风电预测、光伏预测、电池寿命预测、辐射源识别、交通流预测、负荷预测、股价预测、PM2.5浓度预测、电池健康状态预测、水体光学参数反演、NLOS信号识别、地铁停车精准预测、变压器故障诊断

2.图像处理方面

图像识别、图像分割、图像检测、图像隐藏、图像配准、图像拼接、图像融合、图像增强、图像压缩感知

3 路径规划方面

旅行商问题（TSP）、车辆路径问题（VRP、MVRP、CVRP、VRPTW等）、无人机三维路径规划、无人机协同、无人机编队、机器人路径规划、栅格地图路径规划、多式联运运输问题、车辆协同无人机路径规划、天线线性阵列分布优化、车间布局优化

4 无人机应用方面

无人机路径规划、无人机控制、无人机编队、无人机协同、无人机任务分配、无人机安全通信轨迹在线优化

5 无线传感器定位及布局方面

传感器部署优化、通信协议优化、路由优化、目标定位优化、Dv-Hop定位优化、Leach协议优化、WSN覆盖优化、组播优化、RSSI定位优化

6 信号处理方面

信号识别、信号加密、信号去噪、信号增强、雷达信号处理、信号水印嵌入提取、肌电信号、脑电信号、信号配时优化

7 电力系统方面

微电网优化、无功优化、配电网重构、储能配置

8 元胞自动机方面

交通流 人群疏散 病毒扩散 晶体生长

9 雷达方面

卡尔曼滤波跟踪、航迹关联、航迹融合