La fusión de imágenes es una técnica importante cuyo objetivo es generar una imagen compuesta a partir de múltiples imágenes de la misma escena. Las imágenes infrarrojas y visibles pueden proporcionar la misma información de la escena desde distintos aspectos, lo que resulta útil para el reconocimiento de objetivos. Pero los métodos de fusión existentes no pueden preservar bien la radiación térmica y la información de apariencia simultáneamente. Por ello, proponemos un método de fusión de imágenes infrarrojas y visibles mediante filtrado híbrido de imágenes. Representamos el problema de fusión con una estrategia de divide y vencerás. Se utiliza un filtro gaussiano para descomponer las imágenes de origen en capas de base y capas de detalle. Un filtro de co-ocurrencia mejorado fusiona las capas de detalle para preservar la radiación térmica de las imágenes fuente. Un filtro guiado fusiona las capas base para conservar la información del aspecto del fondo de las imágenes fuente. La superposición de la capa base fusionada y la capa de detalle fusionada genera la imagen de fusión final. Las evaluaciones subjetivas visuales y objetivas cuantitativas comparadas con otros algoritmos de fusión demuestran el mejor rendimiento del método propuesto.
Esta es una versión de prueba de citación de documentos de la Biblioteca Virtual Pro. Puede contener errores. Lo invitamos a consultar los manuales de citación de las respectivas fuentes.
Artículo:
Método de descomposición de Adomian de Laplace tridimensional y ecuaciones pseudoparábolicas singulares
Artículo:
Doble difusión de un nanofluido en una forma rectangular montada en una cavidad saturada por un medio poroso heterogéneo.
Artículo:
Medidas de divergencia métrica y valor de la información en el scoring crediticio
Artículo:
Control de posición compuesto en tiempo finito para un servosistema neumático perturbado
Artículo:
Diseño de Mecanismos de Incentivos Dirigidos a la Manipulación del Rendimiento Deflactado en Empresas Minoristas: Basado en el efecto trinquete y el efecto reputación