異方性拡散と画像強化に基づいた可視および赤外線画像の融合アルゴリズム（タイトル（または見出し）の最初の単語のみ、字幕（またはサブヘッド）の最初の単語のみ、および任意の名詞）

既存の可視および赤外線画像の融合アルゴリズムが赤外線ターゲットを強調し、画像の詳細のパフォーマンスを無視することにのみ焦点を当てており、赤外線と可視画像の特性を考慮することはできないという状況を目指して、このホワイトペーパーでは、Karhunenenを組み合わせた画像強化融合アルゴリズムを提案します。-Loeve TransformおよびLaplacian Pyramid Fusion。ソース画像の詳細層は、異方性拡散によって得られ、より豊富なテクスチャ情報を取得します。赤外線画像は、適応性のあるヒストグラムパーティションと輝度補正エンハンスメントアルゴリズムを採用して、熱放射目標を強調します。可視画像の照明をシミュレートする新しいパワー関数エンハンスメントアルゴリズムは、可視画像のコントラストを改善し、人間の観察を促進するために提案されています。画像の融合品質を改善するために、ソース画像と拡張画像はKarhunen-Loeveによって変換され、新しい可視画像と赤外線画像を形成します。ラプラシアンピラミッド融合は、新しい可視および赤外線画像で実行され、詳細レイヤー画像を重ねて融合結果を得ます。実験結果は、この論文の方法が、パブリックデータセットの主観的な視覚効果におけるいくつかの代表的な画像融合アルゴリズムよりも優れていることを示しています。客観的な評価の観点から、融合結果は8つの評価指標でうまく機能し、それ自体の品質が高かった。

Aiming at the situation that the existing visible and infrared images fusion algorithms only focus on highlighting infrared targets and neglect the performance of image details, and cannot take into account the characteristics of infrared and visible images, this paper proposes an image enhancement fusion algorithm combining Karhunen-Loeve transform and Laplacian pyramid fusion. The detail layer of the source image is obtained by anisotropic diffusion to get more abundant texture information. The infrared images adopt adaptive histogram partition and brightness correction enhancement algorithm to highlight thermal radiation targets. A novel power function enhancement algorithm that simulates illumination is proposed for visible images to improve the contrast of visible images and facilitate human observation. In order to improve the fusion quality of images, the source image and the enhanced images are transformed by Karhunen-Loeve to form new visible and infrared images. Laplacian pyramid fusion is performed on the new visible and infrared images, and superimposed with the detail layer images to obtain the fusion result. Experimental results show that the method in this paper is superior to several representative image fusion algorithms in subjective visual effects on public data sets. In terms of objective evaluation, the fusion result performed well on the 8 evaluation indicators, and its own quality was high.