《表3 融合时间对比：红外和可见光图像泊松融合算法》

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《红外和可见光图像泊松融合算法》

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根据融合原理，两种算法的融合时间仅与图像大小有关.以768pixel×576pixel大小的双波段图像融合为例，统计融合程序运行10次的平均用时:JI-10算法的融合时间为0.141s，其中期望梯度构建用时0.049s，约占总时间的三分之一；LP-2算法的融合时间为0.197s，其中多尺度分解用时0.153s，约占总时间的四分之三.由于两种算法在处理双波段与多波段图像融合时的主要区别在于融合的第一步，即期望梯度构建和多尺度分解，因此随着融合波段的增加，JI-10算法的速度优势将更加突出.表3为两种算法的双波段、三波段和四波段图像（768pixel×576pixel）融合时间，可以看出，对于速度优先的图像融合应用，JI-10算法能够较好地替代LP-2算法.图8为JI-10算法的可见光、近红外、长波红外三波段图像融合实例，其中场景E图像为620pixel×450pixel，融合时间为0.110s，场景F图像为917pixel×678pixel，融合时间为0.239s，两个场景配准后的三波段源图像均来自TNO Image fusion dataset[14]图像融合数据库.