基于残差学习和视觉显著性映射的图像融合

为了提高可见光图像和红外图像的融合图像的细节信息以及保留对比度,提出了一种基于残差学习和视觉显著性映射的多尺度分解图像融合方法。首先,使用高斯滤波器和引导滤波器对图像进行多尺度分解,将其分解为基本层和细节层,其中细节层分为小尺度纹理层和中尺度边缘层。然后,使用提出的改进视觉显著映射方法对基本层进行融合,对低光照图像基本层进行增强处理,使融合图像具有良好的对比度和总体外观。对于细节层,提出了对小尺度纹理层和中尺度边缘层分别进行最值化以及软最大化融合规则的残差网络深度学习融合模型。实验在TNO数据集上将所提算法与最新的6种方法针对离散余弦特征互信息、小波特征互信息、结构相似度和伪影噪声率这4个客观