作者：冯鑫 李川 胡开群深度模型深度玻尔兹曼机非下采样轮廓波变换图像融合
摘要：为了克服红外与可见光图像融合时噪声干扰及易产生伪影导致目标轮廓不鲜明、对比度低的缺点，提出一种基于深度模型分割的图像融合方法。首先，采用深度玻尔兹曼机学习红外与可见光的目标和背景轮廓先验，构建轮廓的深度分割模型，通过Split Bregman迭代算法获取最优能量分割后的红外与可见光图像轮廓；然后再使用非下采样轮廓波变换对源图像进行分解，并针对所分割的背景轮廓采用结构相似度的规则进行系数组合；最后进行非下采样轮廓波反变换重构出融合图像。数值试验证明，该算法可以有效获取目标和背景轮廓均清晰的融合图像，融合结果不但具有较高的对比度，还能抑制噪声影响，具有有效性。
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