基于深度特征提取的红外与可见光图像融合

作     者：张薇 汪雷丹 刘晓亮 李坤煌 ZHANG Wei;WANG Leidan;LIU Xiaoliang;LI Kunhuang

作者机构：广东粤港供水有限公司广东深圳518021 深圳高度创新技术有限公司广东深圳518000 

出 版 物：《软件工程》 (Software Engineering)

年 卷 期：2023年第26卷第11期

页      面：52-58页

学科分类：081203[工学-计算机应用技术] 08[工学] 0835[工学-软件工程] 0812[工学-计算机科学与技术（可授工学、理学学位）] 

主　　题：红外与可见光图像 滚动引导滤波 PCANet 无人机 特征提取 

摘      要：针对红外与可见光图像融合算法中细节模糊、对比度低等问题,提出一种基于深度特征提取的融合算法。该算法模型具有较好的泛化性,通过迁移学习可应用于水利工程无人机自动巡检系统的安全监测。首先,利用滚动引导滤波对源图像进行多级分解。其次,针对基础层引入PCANet网络指导融合,针对细节层引入显著测量方法和引导滤波指导细节层融合。最后,将各融合部分进行叠加重构,得到融合图像。实验结果表明,该算法在主观视觉上具有细节信息丰富、高对比度的特点,在客观评价指标上也有较好的结果,尤其是标准差指标,较以往大部分方法领先幅度超过40%。