基于目標(biāo)增強(qiáng)與鼠群優(yōu)化的紅外與可見光圖像融合算法

摘要： 針對(duì)傳統(tǒng)紅外與可見光圖像融合結(jié)果存在目標(biāo)模糊、信息丟失問題，提出一種基于目標(biāo)增強(qiáng)與鼠群優(yōu)化的紅外與可見光圖像融合方法，記為TERSFuse。為了減少融合結(jié)果中原始圖像細(xì)節(jié)信息丟失，分別構(gòu)建了紅外對(duì)比度增強(qiáng)模塊和基于亮度感知的可見光圖像增強(qiáng)模塊；利用拉普拉斯金字塔變換對(duì)紅外和可見光增強(qiáng)圖像進(jìn)行多尺度分解，從而得到對(duì)應(yīng)的高、低頻圖像；為了使融合結(jié)果充分保留原始圖像信息，分別采用“最... （共9頁）