研究目的
针对现有融合方法中存在的边缘模糊、异构性及信息冗余等问题，提出一种基于低秩表示（LRR）、全变分（TV）模型和简化双通道脉冲耦合神经网络（S-DPCNN）的红外（IR）与可见光（VI）图像新型融合方案。
研究成果
所提出的融合框架展现出良好的视觉效果，在主观和客观评价方面均明显优于其他最先进方法。
研究不足
摘要中未明确提及。
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[美国计算机协会（ACM）2019年国际会议 - 中国湖北武汉（2019.07.12-2019.07.13）]
《2019年人工智能与计算机科学国际会议论文集 - AICS 2019》
《基于低秩表示与简化双通道脉冲耦合神经网络的新型红外与可见光图像融合方法》
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[美国计算机协会（ACM）2019年国际会议 - 中国湖北武汉（2019.07.12-2019.07.13）] 《2019年人工智能与计算机科学国际会议论文集 - AICS 2019》 《基于低秩表示与简化双通道脉冲耦合神经网络的新型红外与可见光图像融合方法》
DOI：10.1145/3349341.3349472
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
本文提出一种基于低秩表示(LRR)、全变分(TV)模型和简化双通道脉冲耦合神经网络(S-DPCNN)的红外与可见光图像新型融合方案，能有效提取主要显著信息，解决了现有融合方法中对比度低导致的边缘模糊、异质性和信息冗余等问题。该方法首先采用频调低秩表示(FT-LRR)算法提取红外图像特征以分离显著区域与背景；对显著区域采用最大值选择规则最大限度保留源图像重要信息；对背景则通过非下采样剪切波变换(NSST)分解为低通系数和高通系数系列，其中低通系数采用TV模型融合，高通系数通过改进平均梯度(MAG)激励S-DPCNN进行融合，经逆NSST获得融合背景；最终将融合后的显著区域与背景叠加生成鲁棒融合图像。大量实验结果与评价指标表明，该框架具有优异的视觉效果，在主观与客观评价上均显著优于现有先进方法。
作者：
Hai Luo，Ruichao Hou，Weimin Qi
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