使用显著性检测的可见光和红外图像的两尺度图像融合（Matlab代码实现）

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🔥 内容介绍

在当今的数字图像处理领域，图像融合是一个重要的研究方向。图像融合的目标是将不同传感器或不同模态的图像融合成一个具有更多信息的图像。其中，可见光和红外图像的融合是一个热门的研究方向，因为它可以提供更全面和准确的信息，有助于各种应用领域，如军事、安防和医学等。

在可见光和红外图像融合中，显著性检测是一个关键的步骤。显著性检测是指从图像中提取出显著区域，即吸引人眼注意力的区域。这些显著区域通常包含了图像中的重要信息，因此在图像融合中起着重要的作用。在传统的图像融合方法中，通常使用全局显著性检测方法，但这些方法对于不同尺度的显著区域检测效果并不理想。

为了解决这个问题，研究人员提出了基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合方法。这种方法利用了图像中存在的多个尺度的显著区域，并将它们融合到最终的融合图像中。具体而言，首先对可见光和红外图像进行预处理，包括去噪和增强等步骤，以提高后续处理的效果。然后，分别对两幅图像进行两尺度的显著性检测，得到不同尺度上的显著区域图。接下来，通过一定的权重策略将不同尺度上的显著区域图进行融合，得到最终的显著区域图。最后，将显著区域图与原始图像进行融合，得到最终的融合图像。

这种基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合方法具有许多优点。首先，它能够充分利用图像中的多个尺度的显著信息，提高融合图像的质量和准确性。其次，它能够适应不同场景和目标的需求，具有较好的通用性和适用性。此外，该方法还具有较高的实时性和计算效率，可用于实际应用中。

然而，基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合方法仍然存在一些挑战和问题。首先，显著性检测的准确性和稳定性仍然需要进一步提高，以提高融合图像的质量。其次，权重策略的选择和优化也是一个关键问题，需要更多的研究和探索。此外，该方法在处理复杂场景和目标时可能存在一定的局限性，需要进一步改进和完善。

总之，基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合是一个具有广泛应用前景的研究方向。通过充分利用图像中的多个尺度的显著信息，该方法能够提高融合图像的质量和准确性，并适应不同场景和目标的需求。然而，该方法仍然面临一些挑战和问题，需要进一步的研究和改进。相信随着技术的不断发展和进步，基于两尺度显著性检测的可见光和红外图像融合方法将在实际应用中发挥更大的作用。

📣 部分代码

function [Xc, Xt]= CSMCA(s, iters, Dc, Dt)[h,w]=size(s);xc=zeros(h,w);xt=zeros(h,w);for i=1:2*iters    residue=s-xt-xc;    kk=mod(i,2);    iter=round(i/2);    % update cartoon component    if kk==1        xc=xc+residue;        D=Dc;        lambda_c=max(0.6-0.1*iter,0.005);  %For texture 1        opt_c = [];        opt_c.Verbose = 10;        opt_c.MaxMainIter = 30;        opt_c.rho = 50*lambda_c + 1;        opt_c.RelStopTol = 1e-3;        opt_c.AuxVarObj = 0;        opt_c.HighMemSolve = 1;         [Xc, optinf] = cbpdn(D, xc, lambda_c, opt_c);        DX = ifft2(sum(bsxfun(@times, fft2(D, size(Xc,1), size(Xc,2)), fft2(Xc)),3), ...           'symmetric');        xc=DX;          end    % update texture component    if kk==0             xt=xt+residue;        D=Dt;            lambda_t=max(0.6-0.1*iter,0.005);           opt_t = [];        opt_t.Verbose = 1;        opt_t.MaxMainIter = 30;        opt_t.rho = 10*0.1;        opt_t.RelStopTol = 1e-3;        opt_t.AuxVarObj = 0;        opt_t.HighMemSolve = 1;        [Xt, optinf] = cbpdn(D, xt, lambda_t, opt_t);        DX = ifft2(sum(bsxfun(@times, fft2(D, size(Xt,1), size(Xt,2)), fft2(Xt)),3), ...           'symmetric');        xt=DX;    end              if mod(i,2)==1        fprintf('iteration %d \n',iter)         endend

⛳️ 运行结果

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