研究目的
提出一种融合不同分辨率红外与可见光图像的新方法，以生成清晰准确的高分辨率结果图像，解决现有融合方法的局限性。
研究成果
提出的DRTV方法能有效融合不同分辨率的红外与可见光图像，在保留热辐射信息的同时兼顾纹理细节。在定性与定量对比中均优于六种现有最优方法，并提供了灵活调节融合图像与源图像视觉相似度的方案。
研究不足
该方法可能因使用一阶全变分而产生阶梯效应，且对于非常大的图像，计算成本可能较高。
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通过全变分模型融合不同分辨率的红外与可见光图像
DOI：10.3390/s18113827
期刊：Sensors
出版年份：2018
更新时间：2025-09-23 15:21:01
摘要：
在红外与可见光图像融合中，现有方法通常要求源图像具有相同分辨率。然而受硬件设备和应用环境限制，红外图像分辨率往往显著低于对应的可见光图像。这种情况下，当前融合方法不可避免地导致可见光图像纹理信息丢失或红外图像热辐射信息模糊。此外，现有融合规则原理主要侧重保留源图像纹理细节，这对融合以像素强度为特征的热辐射信息可能并不适用，还可能忽视融合图像中目标的显著性。针对这些难题，我们提出一种融合不同分辨率红外与可见光图像的新方法，通过生成高分辨率结果图像获得清晰准确的融合效果。具体而言，将融合问题构建为全变分（TV）最小化问题：数据保真项约束下采样融合图像与红外图像的像素强度相似性，正则化项迫使融合图像与可见光图像的梯度相似性。采用快速迭代收缩阈值算法（FISTA）框架提升收敛速度。最终融合图像类似经可见光纹理信息锐化的超分辨率红外图像。通过在公开数据集上与六种先进方法进行定性与定量比较，验证了本方法的优越性与创新性。
作者：
Qinglei Du，Han Xu，Yong Ma，Jun Huang，Fan Fan
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