摘要
赤外線画像と可視光画像の融合品質を向上させるために、本研究では構造とテクスチャを認識するRetinexモデルに基づく新しい赤外線と可視光画像融合手法を提案する。本手法はまず、構造とテクスチャを認識するRetinexモデルを用いて元画像を反射成分と照明成分に分解することで、元画像のテクスチャおよび構造情報を効果的に分離するとともに、低照度の可視光画像の詳細特徴情報を良好に抽出する。次に、元画像の二階勾配に基づく重みマッピングとガンマ関数を用いて反射成分と照明成分を融合する。最後に、融合した反射成分と照明成分を再構築して最終的な融合画像を得る。広く利用されているTNOの38セットの赤外線／可視光画像データベースに対するテスト結果から、本手法により得られた融合画像は高い視覚品質を有し、近年提案された5つの高水準手法と比較して、相互情報量、非線形相関情報エントロピー、画像位相整合度の評価指標においてより優れた客観的評価結果を達成し、赤外線と可視光画像の融合における詳細特徴の欠落やコントラストの低さという問題を効果的に解決できることが示された。
关键词
赤外線画像;可視光画像;画像融合;Retinexモデル
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