基于NSST的红外与可见光图像融合算法

发布时间：2019-05-24 13:50

【摘要】：针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)的红外与可见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.
[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.
【作者单位】： 吉林师范大学博达学院计算机与信息科学系;东北大学;
【分类号】：TP391.41

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本文编号：2484913