结合Retinex增强与拉普拉斯金字塔分解进行图像融合

SSR-Laplacian Image Fusion

AN IMPROVED FUSION METHOD FOR INFRARED AND LOW-LIGHT LEVEL VISIBLE IMAGE - 2017

这篇文献属于SCI二区，刊登于TIP期刊，文中介绍了一种将低光照条件下的可见光图像与红外图像进行融合的技术手段。对于该研究的创新之处，并未表现出特别突出的特点，主要体现在对图像预处理环节的补充与完善，而后续处理流程则多为传统方法的整合与拓展。鉴于其创新性较为有限，因此并未深入研读，仅在此处做简要记载。

算法框架

从图中可以对该算法的处理流程进行简要概括：

• 可见光图像的预处理阶段采用了SSR算法，这是一种基于Retinex理论并模拟人眼视觉特性的图像增强方法。在此过程中，应用了最基础的Single Scale Retinex 算法，其主要作用是增强可见光图像的对比度。由于低照度环境下获取的图像信息较为有限，因此对可见光图像进行有效增强，能够在一定程度上显著提升后续融合过程的质量。
• 拉普拉斯