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基于奇异值分解和显著性图的可见光和红外图像融合( Singular value decomposition and saliency - map based image fusion for visible and infrared images )
C Rajakumar S Satheeskumaran
多个传感器采集多幅图像，这些图像在许多应用中被融合为一幅图像，以获得高的空间和光谱分辨率。本文提出了一种新的图像融合方法，以增强红外与可见光图像的融合。基于卷积神经网络、边缘保持滤波器和低阶逼近的图像融合方法计算复杂度高，对复杂任务的处理速度非常慢。为了克服这些缺点，提出了基于奇异值分解(SVD)的图像融合方法。在奇异值分解中，对给定的图像进行精确的分解，并将大部分信息打包在少量的奇异值中。奇异值分解将源图像分解为基础层和细节层。构造视觉显著性图和权重图，将信息和互补信息集成到细节层。利用统计技术对基本层进行融合，融合后的图像是基本层和细节层的线性组合。视觉检测和融合度量被用来验证图像融合的性能。在多幅图像对上的测试表明，该方法优于或可与已有的方法相比。
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