基于剪切波变换和邻域结构特征的红外与可见光图像融合

发布时间：2018-04-26 23:24

  本文选题：图像处理 + 红外与可见光图像　； 参考：《光学学报》2017年10期

【摘要】：针对传统融合方法融合后目标轮廓模糊和细节不突出等问题,提出一种在剪切波框架下基于邻域结构特征的红外与可见光图像融合算法。通过剪切波变换对源图像进行分解得到与源图像同尺寸的高频和低频子带系数;为防止融合后图像边缘模糊,对低频子带系数采用几何距离与能量距离加权的融合规则,对高频子带系数采用灰度差异与梯度距离加权的融合规则来更好地保留源图像的细节信息;经剪切波逆变换得到融合后图像。结果表明,本文算法能有效地提取红外目标信息和保持可见光图像信息;在保留图像轮廓信息的基础上,凸显目标信息,有效地改善图像融合效果。
[Abstract]:An infrared and visible light image fusion algorithm based on neighborhood structure features is presented in this paper , which is based on shear wave transformation to obtain high frequency and low frequency subband coefficients of the same size as the source image .

【作者单位】： 空军工程大学航空航天工程学院;
【基金】：国家自然科学基金(61372167,61379104)
【分类号】：TP391.41

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本文编号：1808157