【摘要】：針對傳統(tǒng)的熱紅外與可見光圖像融合方法對比度低,容易出現(xiàn)邊緣細節(jié)、目標等信息丟失或減弱的現(xiàn)象,提出一種顧及區(qū)域特征差異的熱紅外與可見光圖像多尺度融合方法。首先采用自適應PCNN(脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡)模型和二維Renyi熵相結合的圖像分割方法,分別對紅外和可見光圖像進行區(qū)域分割;然后利用非下采樣Contourlet變換對原圖像進行多尺度多方向分解,根據(jù)區(qū)域的特征差異設計不同的融合規(guī)則,融合熱紅外與可見光圖像。實驗結果表明,該方法不僅能有效地融合熱紅外圖像的目標特征,還能更多地保留可見光圖像豐富的背景信息,融合圖像對比度高,在視覺效果和客觀評價上優(yōu)于傳統(tǒng)融合方法。
[Abstract]:Aiming at the phenomenon that the traditional fusion methods of thermal infrared and visible light have low contrast, easy to appear edge details, and the information such as targets are lost or weakened, a multi-scale fusion method of thermal infrared and visible light images, which takes into account the difference of regional characteristics, is proposed. Firstly, an adaptive PCNN (Pulse coupled Neural Network) model and a two-dimensional Renyi entropy method are used to segment infrared and visible images, respectively. Then the non-downsampling Contourlet transform is used to decompose the original image in multi-scale and multi-direction, and different fusion rules are designed according to the difference of region characteristics, and the thermal infrared and visible light images are fused. The experimental results show that the proposed method can not only effectively fuse the target features of thermal infrared images, but also preserve the rich background information of visible images, and the contrast of fusion images is high. It is superior to the traditional fusion method in visual effect and objective evaluation.
【作者單位】： 武漢大學測繪遙感信息工程國家重點實驗室;武漢大學測繪學院;北京大學地球與空間科學學院;
【基金】：國家自然科學基金(41271456)~~
【分類號】：TP391.41

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