Resumen

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.

• Materias:Biotecnología Minería de datos Redes de sensores Sistema de sensores Tecnología de sensores
• Subjects:Biotechnology Data mining Sensor networks Sensor system Sensor technology
• Palabras claves:región interesante, región de fondo, capa de frecuencia, objetos salientes, método de media ponderada mejorado, novedoso esquema de fusión multiescala, descomposición de la región de fondo, información detallada correspondiente, región interesante fusionada, detección de región interesante
• Keywords:interesting region, background region, frequency layer, salient objects, improved weighted average method, novel multiscale fusion scheme, background region decomposition, corresponding detail information, fused interesting region, interesting region detection