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    摘要视觉注意机制是每个人拥有的固有属性，在视觉注意机制的帮助下,每个人的视觉系统可以有选择地对视觉信息进行处理,有效地解决了有限的信息处理资源与海量的视觉信息之间的矛盾。将视觉注意机制引入图像融合可以有效提高图像处理的效率。因此对于可见光与红外图像的融合，可以采用一种基于视觉显著性的融合算法。首先计算多尺度高斯金字塔特征显著图，构成度量显著性的特征空间，接着提取图像中的关注焦点，用最大化熵的方法得到显著区域。图像融合过程中，根据区域显著性的不同，采用不同的加权值，最终通过不同显著区域的加权和得到融合图像。通过实验结果可以看出，该算法不但能保持可见光图像的显著信息，不会造成信息丢失，而且可有效获取红外图像的显著热目标信息。
    毕业论文关键词  视觉注意机制  可见光图像  红外图像  图像融合
    Title    Algorithm of visible and infrared images fusion based on  visual attention mechanism
    Abstract
    Visual attention mechanism is that each person has inherent properties, with the help of visual attention mechanism, the human visual system can be selectively visual information processing, effectively solve the limited information processing resources and vast amounts of visual information between contradictions. The visual attention mechanism into image fusion can improve the efficiency of image processing. Therefore Fusion visible light and infrared images, it may present a controlled weight based on visual saliency fusion algorithm. At first，Gaussian pyramids feature maps of visible and infrared images of the same scene were computed，which were used to measure saliency.  Next，focuses of attention extracted were equivalent to seed points，and salient regions were obtained through maximum entropy method.Finally，in image fusion phase，different salient regions obtained different weights according to saliency，and the fused image was obtained by weightedsun of different salient  regions.The experimental results show that the algorithm can not only keep the salient information of visibleimage，but also obtain salient thermal target information of infrared image effectively.
    Keywords  visual attention mechanism；visible light image；infrared imagery；image fusion
     目   录
    1 引言    1
    1.1 问题的提出    1
    1.2研究的意义和应用    2
    1.3国内外现状    2
    1.3.1可见光与红外图像融合研究现状    2
    1.3.2视觉注意机制研究现状    4
    1.4 本文的研究内容和组织结构    4
    2.预备知识储备    5
    2.1图像融合知识    5
    2.1.1像素级图像融合    5
    2.1.2 特征级图像融合    5
    2.1.3 决策级图像融合    6
    2.2基于像素的图像融合算法    7
    2.2.1加权平均法    7
    2.2.2  主成分分析法    8
    2.2.3 基于金字塔变换的图像融合法    10
    2.2.4 基于小波变换的图像融合法    11
    2.3本章小结    13
    3.基于视觉注意机制的可见光与红外图像融合算法    13
    3.1视觉注意的介绍    13
    3.2视觉注意模型    13
    3.2.1建立图像的高斯金字塔    14
    3.2.2视觉特征提取    15
    3.2.3显著性图的生成    16
    3.3显著性区域    16
    3.4可控权值融合策略    18
    3.5实验结果与分析    19
    3.6本章小结    20
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