【摘要】：針對(duì)紅外與可見(jiàn)光圖像具有不同的特點(diǎn),提出一種新的基于非下采樣剪切波變換(NSST)的紅外與可見(jiàn)光圖像融合算法.算法首先采用NSST將已配準(zhǔn)的紅外與可見(jiàn)光圖像進(jìn)行分解,得到低頻子帶圖像和各尺度各方向的高頻子帶圖像;然后對(duì)低頻子帶圖像采用一種基于顯著圖的低頻融合規(guī)則進(jìn)行融合,而對(duì)高頻子帶圖像的融合,結(jié)合人眼視覺(jué)特性,采用一種基于改進(jìn)的區(qū)域?qū)Ρ榷鹊娜诤弦?guī)則;最后,對(duì)融合的低頻子帶圖像和高頻子帶圖像進(jìn)行NSST逆變換得到融合圖像.實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該算法能夠有效地綜合紅外與可見(jiàn)光圖像中的重要信息,融合效果要優(yōu)于一般的基于NSCT、NSST的圖像融合方法.
[Abstract]:According to the different characteristics of infrared and visible images, a new infrared and visible image fusion algorithm based on non-downsampling shear wave transform (NSST) is proposed. Firstly, the registered infrared and visible images are decomposed by NSST, and the low frequency subband images and the high frequency subband images in all directions of each scale are obtained. Then a low frequency fusion rule based on salient graph is used for low frequency subband image fusion, and a fusion rule based on improved region contrast is adopted for the fusion of high frequency subband image combined with human visual characteristics. Finally, the fusion image is obtained by NSST inverse transform of the fusion low frequency subband image and the high frequency subband image. The experimental results show that the algorithm can effectively synthesize the important information in infrared and visible images, and the fusion effect is better than the general image fusion method based on NSCT,NSST.
【作者單位】： 吉林師范大學(xué)博達(dá)學(xué)院計(jì)算機(jī)與信息科學(xué)系;東北大學(xué);
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2484913