發(fā)布時間：2018-12-21 21:02

【摘要】：針對多尺度變換域內(nèi)紅外(IR)與灰度可見光(VIS)圖像融合后圖像清晰度差、紋理信息不豐富等問題,提出一種基于剪切波變換(ST)域改進(jìn)的IR與灰度VIS圖像融合算法.首先,采用形態(tài)學(xué)頂帽變換(MTH)增強(qiáng)IR與VIS圖像;然后,對增強(qiáng)后的IR與VIS圖像采用ST變換,將其分解成高、低頻圖像,針對高頻圖像提出局部標(biāo)準(zhǔn)差(LSTD)與系數(shù)絕對值的融合策略;針對低頻圖像提出一種改進(jìn)的權(quán)值融合策略;最后,通過逆剪切波變換(IST)獲得最終融合圖像.仿真實驗結(jié)果表明,所推薦的方法具有優(yōu)越的性能.
[Abstract]:Aiming at the problems of poor image definition and poor texture information after the fusion of infrared (IR) and gray visible (VIS) images in multi-scale transform domain, an improved algorithm for fusion of IR and gray VIS images based on (ST) domain of shear wave transform is proposed. Firstly, (MTH) was used to enhance IR and VIS images. Then, the enhanced IR and VIS images are decomposed into high and low frequency images by ST transform. The fusion strategy of local standard deviation (LSTD) and absolute value of coefficients is proposed for high frequency images. An improved weighted fusion strategy is proposed for low frequency images. Finally, the final fusion image is obtained by inverse shear wave transform (IST). The simulation results show that the proposed method has superior performance.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：西安市科技計劃項目(CXY1436(9),CXY1350(2)) 國家自然科學(xué)基金重點項目(61135001)
【分類號】：TP391.41

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本文編號：2389458