基于Huber正则化的红外与可见光图像融合.docx

基于Huber正则化的红外与可见光图像融合
标题：基于Huber正则化的红外与可见光图像融合
摘要：
红外与可见光图像融合是一项重要的研究领域，通过融合两种图像可以提取出更全面的场景信息。本论文提出了一种基于Huber正则化的红外与可见光图像融合方法。Huber正则化常用于鲁棒估计中，可以有效抑制噪声的影响，提高图像融合的质量。实验结果表明，该方法在保留细节信息的同时，降低了噪声的影响，有效提升了红外与可见光图像融合的性能。
关键词：红外图像，可见光图像，图像融合，Huber正则化，鲁棒估计
引言：
红外图像和可见光图像具有不同的物理特性，可以提供互补的信息。因此，将红外与可见光图像融合成一幅图像，能够提取出更全面的场景信息，对于目标检测、图像增强等应用具有重要意义。然而，由于两种图像源的物理特性差异以及噪声的存在，如何有效地融合这两种图像仍然是一个具有挑战性的问题。
相关工作：
目前，常用的红外与可见光图像融合方法包括基于变换的方法、基于区域的方法和基于像素的方法。基于变换的方法使用频域或小波变换将两种图像转化到同一域，再进行融合。基于区域的方法将图像分割成多个区域，然后分别融合每个区域。基于像素的方法直接对每个像素进行融合。尽管这些方法在一定程度上取得了较好的效果，但仍然存在图像模糊、细节丢失等问题。
方法：
本论文提出了一种基于Huber正则化的红外与可见光图像融合方法，该方法可以提高融合图像的质量。Huber正则化是一种鲁棒估计方法，可以抑制异常像素对融合结果的影响。具体步骤如下：
1.预处理：对红外图像和可见光图像进行预处理，包括灰度化、直方图均衡化等操作，将两种图像转化到同一颜色空间。
2.特征提取：对预处理后的两种图像提取特征，如边缘、纹理等。
3.Huber正则化：将提取的特征作为输入，使用Huber正则化方法进行图像融合。Huber正则化对异常像素具有较好的鲁棒性，可以减少噪声对融合结果的影响。
4.重建融合图像：根据Huber正则化的结果，进行图像重建，得到最终的红外与可见光图像融合结果。
实验与分析：
本论文在红外与可见光图像融合数据集上进行实验，并与其他常用方法进行比较。实验结果表明，基于Huber正则化的融合方法在保留细节信息的同时，有效抑制了噪声的影响，提高了融合图像的质量。
结论：
本论文提出了一种基于Huber正则化的红外与可见光图像融合方法，通过抑制噪声的影响，提高了融合图像的质量。实验结果验证了该方法的有效性，为红外与可见光图像融合研究提供了新的思路和方法。
参考文献：
[1]M.Jia,N.Wang,J.Zhang.InfraredandVisibleImageFusionwithNonsubsampledShearletTransformandRecursiveFiltering.IEEETransactionsonInstrumentationandMeasurement,2013,62(12):3010-3020.
[2]S.Li,X.Kang,J.Hu,etal.InfraredandVisibleImageFusionBasedonMulti-ConvolutionalSparseCoding.Sensors,2018,18(6):1851.
[3]J.Lv,Y.Liu,L.Mou,etal.ANewFrameworkforMulti-FocusImageFusionBasedonSparseRepresentation.IEEESignalProcessingLetters,2014,21(3):248-252.