一种基于改进GFF和联合双边滤波的红外与可见光图像融合算法

针对传统红外与可见光融合图像伪影较多、边缘信息不够丰富等问题，提出一种基于改进GFF和联合双边滤波的图像融合算法.首先，使用高斯拉普拉斯算子、二维高斯算子分别对源图像进行高低通滤波.然后，对两幅图的低通滤波结果归一化，得到的显著图，再对显著图进行导向滤波并计算近似值，获得基础层和细节层的决策图，使用联合双边滤波器优化基础层决策图.其次，使用圆形均值滤波器对源图像进行多尺度分解，分解结果与决策图加权相加获得基础层和细节层的融合图像.最后，将两层融合图像进行线性叠加，得到最终的融合图像.实验结果表明，所提出的算法在客观评价指标上优于经典的融合算法，在视觉感知上边缘信息更加突出、细节轮廓更加明显.