基于Huber正则化的红外与可见光图像融合

来源：计算数学杂志2022年第3期北京时间：

作者：杨文莉, 黄忠亿

单位：1. 中国矿业大学数学学院, 徐州 221116;2. 清华大学数学科学系, 北京 100084

摘要：图像融合通常是指从多源信道采集同一目标图像,将互补的多焦点、多模态、多时相和/或多视点图像集成在一起,形成新图像的过程.在本文中,我们采用基于Huber正则化的红外与可见光图像的融合模型.该模型通过约束融合图像与红外图像相似的像素强度保持热辐射信息,以及约束融合图像与可见光图像相似的灰度梯度和像素强度保持图像的边缘和纹理等外观信息,同时能够改善图像灰度梯度相对较小区域的阶梯效应.为了最小化这种变分模型,我们结合增广拉格朗日方法(ALM)和量身定做有限点方法(TFPM)的思想设计数值算法,并给出了算法的收敛性分析.最后,我们将所提模型和算法与其他七种图像融合方法进行定性和定量的比较,分析了本文所提模型的特点和所提数值算法的有效性.

关键词：图像融合,Huber模型,增广拉格朗日方法,量身定做有限点方法

基金资助：国家自然科学基金(12001529,12025104,11871298,81930119)资助.