El propósito fundamental de la fusión de imágenes infrarrojas (IR) y visibles (VI) es integrar la información útil y producir una nueva imagen que tenga mayor fiabilidad y comprensibilidad para la visión humana o por ordenador. Para preservar mejor la región de interés y su correspondiente información detallada, en este trabajo se propone un novedoso esquema de fusión multiescala basado en la detección de regiones de interés. En primer lugar, se utiliza el MeanShift para detectar la región interesante con los objetos destacados y la región de fondo de IR y VI. A continuación, las regiones interesantes se procesan mediante el filtro guiado. A continuación, se utiliza la transformada contourlet sin submuestreo (NSCT) para descomponer la región de fondo de IR y VI y obtener una capa de baja frecuencia y una serie de capas de alta frecuencia. Para fusionar la capa de baja frecuencia se utiliza un método mejorado de media ponderada basado en la media ponderada por píxel. Para fusionar cada capa de alta frecuencia se utiliza la red neuronal de pulsos acoplados (PCNN). Por último, la imagen fusionada se obtiene fusionando la región interesante fusionada y la región de fondo fusionada. Los resultados experimentales demuestran que el algoritmo propuesto puede integrar más detalles del fondo, así como resaltar la región interesante con los objetos destacados, lo que es superior a los métodos convencionales en las evaluaciones objetivas de calidad y la inspección visual.
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