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Rolling Guidance Filtering‑Orientated Saliency Region Extraction Method for Visible and Infrared Images Fusion

机译：轧制引导滤波滤波效力辐射方法，可见光和红外图像融合

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Different image types can be obtained by different sensors, but all the useful information cannot be extracted from a single image. Infrared images can capture the heat source information of scene targets in low light or severe weather conditions. Visible images provide more detail information about the scene. To obtain the rich image information, we propose a visible and infrared images fusion method based on rolling guidance filtering and saliency region extraction in this paper. A multiscale image decomposition framework is built by using the edge preserving-smoothing algorithm. The image is decomposed into one base layer with different scales and several detail layers. Meanwhile, the saliency region extraction is implemented on each decomposition layer by combining with the rolling guidance filtering. Weight reconstruction is adopted to obtain the final fusion result. The results show that the proposed algorithm has good subjective and objective evaluation results, better fusion performance and robustness compared to other state-of-the-art fusion methods.
机译：可以通过不同的传感器获得不同的图像类型，但是不能从单个图像中提取所有有用信息。红外图像可以在低光或恶劣天气条件下捕获场景目标的热源信息。可见图像提供有关场景的更多详细信息。为了获得丰富的图像信息，我们提出了一种基于本文轧制引导滤波和显着区域提取的可见光和红外图像融合方法。通过使用边缘保留平滑算法构建多尺度图像分解框架。图像被分解成具有不同尺度和几个细节层的一个基层。同时，通过与轧制引导滤波结合，在每个分解层上提取显着区域提取。采用重量重建以获得最终的融合结果。结果表明，与其他最先进的融合方法相比，该算法具有良好的主观主观和客观评价结果，更好的融合性能和鲁棒性。

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