基于FGF与VGGNet19的红外可见光图像融合
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[JP2]长江学者和创新团队发展计划资助项目(No.IRT_16R36);国家自然科学基金(No.62067006);甘肃省科技计划项目(No.18JR3RA104);甘肃省高等学校产业支撑计划项目(No.2020C-19);兰州市科技计划项目(No.2019-4-49);甘肃省教育厅:青年博士基金项目(No.2022QB-067);甘肃省自然科学基金项目(No.21JR7RA300);兰州交通大学天佑创新团队项目(No.TY202003);兰州交通大学-天津大学联合创新基金项目(No.2021052)资助。


Infrared and visible image fusion based on FGF and VGGNet19
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    摘要:

    针对红外与可见光图像融合中出现红外目标不够突出以及边缘模糊等问题,本文提出了一种基于FGF(快速引导滤波)和VGGNet19的红外与可见光图像融合方法。首先,通过FGF将源图像进行双尺度分解;然后,利用VGGNet19网络得到初步融合权重图;其次,利用OTSU(最大类间方差法)来提取初步融合权重图的前景与背景,进行二值化;然后,对得到的二值图像使用FGF得到最终融合权重图;最后,相加再经过FGF和图像增强实现图像融合。实验结果表明,本文方法能够有效保留显著热目标,边缘细节清晰,在主观评价以及客观评价指标中均取得了更好的效果。

    Abstract:

    In this paper,an infrared and visible image fusion method based on FGF(Fast Guided Filter)and VGGNet19 is proposed to address the problems of insufficiently prominent infrared targets and blurred edges in infrared and visible image fusion.Firstly,the source images are decomposed into two scales by fast guided filter.Secondly,the initial fusion weight map is obtained by using VGGNet19 network.Then,using OTSU(Maximum Interclass Variance)to extract the target and background of the initial fusion weight map,the binary image is obtained.Next,the fusion weights are obtained by using fast guided filter.Finally,the reconstruction is performed by addition,and the final fusion image is obtained by fast guided filter and image enhancement.The experimental results show that this method can an effectively retain significant thermal targets with clear edge details,and achieve better results in subjective as well as objective evaluation metrics.

    参考文献
    相似文献
    引证文献
引用本文

杨艳春,闫岩,王可.基于FGF与VGGNet19的红外可见光图像融合[J].激光与红外,2023,53(12):1921~1927
YANG Yan-chun, YAN Yan, WANG Ke. Infrared and visible image fusion based on FGF and VGGNet19[J]. LASER & INFRARED,2023,53(12):1921~1927

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  • 最后修改日期:2023-03-10
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  • 在线发布日期: 2023-12-18
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