一种红外图像与可见光图像的融合方法

摘要

本发明公开了一种红外图像与可见光图像的融合方法，包含以下步骤：步骤1)对输入的红外图像和可见光图像进行显著性检测；步骤2)将红外图像和可见光图像作为外部激励和周围神经元的输出输入到PCNN模型中,并结合显著性检测结果对PCNN模型进行图像融合得到最终图像。本发明将红外图像与可见光图像同时输入到一个PCNN模型中，并以显著值为指导进行加权，从而实现了一种高效的非线性图像融合方法。

主权项

一种红外图像与可见光图像的融合方法，包含以下步骤：步骤1)、对输入的红外图像和可见光图像进行显著性检测；$C(i,j)=\underset{(m,n)\in \Omega }{\Sigma }\omega (m,n,i,j)d(m,n,i,j)\psi (m,n,i,j),$其中，C(i,j)代表图像I中像素点(i,j)的对比度函数，Ω代表像素点(i,j)的邻域，(m,n)是像素点(i,j)邻域的坐标值，ω代表空间分布的重要度函数，d代表像素灰度差值的重要度函数，ψ代表像素点在整幅图像中稀有程度的函数；步骤2)、将红外图像和可见光图像作为外部激励S^A、S^B和周围神经元的输出输入到PCNN模型中,并结合显著性检测结果对PCNN模型进行图像融合得到最终图像。