《表3 不同融合方法的计算时间》

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《基于FPDEs与CBF的红外与可见光图像融合》

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结束语本文提出了一种基于FPDEs和CBF的红外与可见光图像融合算法，该算法有效地应用FPDEs和CBF的新型多尺度图像融合方法分别从源图像中提取近似层和细节层，近似层采用一种基于VSM的加权平均技术，使得融合图像可以表现出良好的外观和对比度，并采用改进的KL变换获得最佳权重，对细节层进行融合。该方法能够有效地将源图像的有用信息转移给融合图像，并相对减少了图像融合过程中的信息损失和伪像现象。主观和客观评价的实验结果证明，与许多其他融合方法相比，经本文方法融合后，融合图像的标准差平均提高了43.73%左右，平均梯度提高了约9.46%，空间频率平均提高了19.79%左右。红外与可见光的彩色图像融合问题将是我们后续的研究问题之一，与此同时，我们将通过探索权重计算的其他方法和加权平均域来减少融合伪影，以提高本方法的性能。