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

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🔥 内容介绍

在计算机视觉、遥感监测、安防监控、自动驾驶等诸多领域，单一模态图像往往难以满足复杂场景的感知需求。红外图像凭借其对物体热辐射的敏感性，能够在光照不足、雾霾沙尘等恶劣环境下清晰凸显发热目标（如人体、机械设备、火源等），但存在空间细节模糊、纹理信息匮乏的缺陷；可见光图像则忠实还原场景的纹理结构、色彩信息和空间细节，却极易受光照条件和天气因素影响，在低光或复杂气象环境下识别能力大幅下降。

红外与可见光图像融合技术，旨在将两种模态图像的优势互补，生成一幅同时包含清晰目标信息和丰富细节纹理的融合图像，从而提升后续目标检测、识别、跟踪等任务的性能。例如，在夜间安防监控中，融合后的图像既能精准定位入侵者（红外图像优势），又能清晰分辨其衣着特征和行为动作（可见光图像优势）；在遥感监测中，融合图像可同时捕捉地面目标的热辐射特性和地理纹理信息，助力资源勘探和灾害评估。

然而，实现高质量的红外与可见光图像融合并非易事。传统融合方法（如简单加权平均、多尺度分解法等）往往存在诸多不足：要么过度保留某一模态信息导致另一模态特征丢失，如融合图像出现“红外光晕”或“细节模糊”；要么无法有效区分图像中的关键目标与背景信息，导致融合结果的视觉效果差、实用性不足。随着复杂场景应用需求的提升，如何精准提取两种模态图像的有效信息，实现“目标突出、细节完整、视觉自然”的融合效果，成为当前红外与可见光图像融合领域亟待解决的核心难题。

为突破传统方法的局限，研究者们开始将视觉显著性理论与优化算法相结合，探索更高效的融合策略。视觉显著性图能够精准定位图像中最引人注目的区域（即关键目标区域），为信息的选择性保留提供依据；加权最小二乘优化则可通过构建合理的能量函数，在保留关键信息的同时，保证融合图像的平滑性和视觉连贯性。二者的有机结合，为解决红外与可见光图像融合难题提供了全新的思路，有望实现融合性能的跨越式提升。

核心技术解析：视觉显著性图与加权最小二乘优化

要理解基于视觉显著性图和加权最小二乘优化的融合方法，首先需要明确两个核心技术的基本原理，以及它们为何能互补适配于红外与可见光图像融合任务。

视觉显著性图：精准锁定关键信息区域

视觉显著性理论源于人类视觉系统的感知特性——人类在观察场景时，会本能地将注意力集中在少数关键区域，而忽略背景中的冗余信息。视觉显著性图（Visual Saliency Map）正是对这一感知过程的模拟，它通过算法计算图像中每个像素的“显著性值”，生成一幅灰度图：显著性值越高的像素，对应原始图像中越容易被人类视觉关注的区域，通常就是我们需要重点保留的目标区域。

在红外与可见光图像融合场景中，视觉显著性图的核心作用是区分“目标区域”与“背景区域”。对于红外图像，显著性图可精准定位发热目标（如人体、车辆、火源），这些区域的热辐射强度显著高于背景，是红外图像的核心价值信息；对于可见光图像，显著性图则能突出纹理丰富、对比度高的区域（如建筑物边缘、道路标线、物体细节），这些区域承载了场景的空间结构信息。

常用的显著性检测算法包括基于对比度的方法（如HC算法、FT算法）、基于学习的方法（如CNN-based算法）等。无论采用哪种算法，最终生成的显著性图都能为融合过程提供“优先级指引”：在融合时，对显著性值高的区域（关键目标/核心细节）给予更高的权重，优先保留其信息；对显著性值低的背景区域，则适度融合两种模态的信息，保证场景的完整性。

加权最小二乘优化：平衡信息保留与视觉平滑

加权最小二乘（Weighted Least Squares, WLS）优化是一种经典的数值优化方法，其核心思想是通过构建带权重的能量函数，在满足约束条件的前提下，求解使能量函数最小化的最优解。在图像融合领域，WLS优化的核心价值在于平衡“关键信息保留”与“融合图像平滑性”之间的矛盾。

具体来说，在红外与可见光图像融合任务中，WLS优化的能量函数通常包含两个部分：数据项（Data Term）和正则项（Regularization Term）。数据项用于约束融合图像尽可能保留原始图像的关键信息，其权重由视觉显著性图决定——对于显著性值高的区域，赋予较大的权重，确保融合图像与原始图像在该区域的差异最小；对于显著性值低的背景区域，赋予较小的权重，允许适度融合两种模态信息。正则项则用于保证融合图像的平滑性，避免出现像素突变、边缘模糊等视觉失真问题，提升融合图像的自然度。

与传统的固定权重融合方法相比，WLS优化具有更强的适应性和灵活性。它并非简单地对两种图像进行加权叠加，而是通过动态调整权重分布，在精准保留关键目标和细节信息的同时，自动优化融合图像的整体视觉效果，有效避免了“过融合”或“欠融合”的问题。

简言之，视觉显著性图为WLS优化提供了“优化方向”，明确了哪些区域需要重点保留；WLS优化则为融合过程提供了“实现手段”，确保在保留关键信息的基础上，生成视觉连贯、自然的融合图像。二者相辅相成，构成了高效融合方法的核心框架。

⛳️ 运行结果

📣 部分代码

img=uint8(255*I);

[count, x] = imhist(img);

Sal_Tab = zeros(256,1);

for j=0:255,

    for i=0:255,

    Sal_Tab(j+1) = Sal_Tab(j+1)+count(i+1)*abs(j-i);    

    end      

end

out=zeros(size(img));

for i=0:255,

    out(img==i)=Sal_Tab(i+1);

end 

out=mat2gray(out);

🔗 参考文献

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