一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法

发布时间：2018-10-13 14:10

【摘要】：针对传统的热红外与可见光图像融合方法对比度低,容易出现边缘细节、目标等信息丢失或减弱的现象,提出一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法。首先采用自适应PCNN(脉冲耦合神经网络)模型和二维Renyi熵相结合的图像分割方法,分别对红外和可见光图像进行区域分割;然后利用非下采样Contourlet变换对原图像进行多尺度多方向分解,根据区域的特征差异设计不同的融合规则,融合热红外与可见光图像。实验结果表明,该方法不仅能有效地融合热红外图像的目标特征,还能更多地保留可见光图像丰富的背景信息,融合图像对比度高,在视觉效果和客观评价上优于传统融合方法。
[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.
【作者单位】： 武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室;武汉大学测绘学院;北京大学地球与空间科学学院;
【基金】：国家自然科学基金(41271456)~~
【分类号】：TP391.41

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