Image Fusion With Guided Filtering基于向导滤波的图像融合

资 源 简 介

Image Fusion With Guided Filtering基于向导滤波的图像融合

详 情 说 明

基于引导滤波的图像融合方法通过多尺度分解和分层处理显著提升了融合效果。该方法的核心思路是将源图像分解为基础层和细节层两个部分，分别采用不同的融合策略。

基础层包含图像的大尺度结构和主要能量信息，采用加权平均或最大值选择等融合规则来保持图像的整体对比度和亮度特征。引导滤波在这里发挥了关键作用，它能够根据引导图像自适应地调整滤波核，有效保留边缘信息的同时平滑同质区域。

细节层承载着图像的纹理和局部特征，通常采用绝对值取大或局部能量匹配等规则来突出源图像中的显著细节。通过引导滤波处理的细节层融合可以避免传统方法中常见的伪影和光晕现象。

这种分层处理的方式充分利用了引导滤波在边缘保持和平滑方面的优势，使得最终融合结果既保留了源图像的重要视觉信息，又实现了自然过渡。相比传统融合方法，基于引导滤波的方案在计算效率和视觉效果上都有明显提升，特别适用于多聚焦图像融合、红外与可见光融合等应用场景。