基于非下采样双树复轮廓波与自适应分块的红外与可见光图像融合

发布时间：2021-10-11 10:14

　　为提高融合效率,解决基于多尺度变换的融合方法中融合系数选择错误的问题,提出一种红外与可见光图像融合方法.首先用非下采样双树复轮廓波变换将源图像分解为低频与高频部分;然后对低频系数采用自适应尺寸分块法进行融合,图像块的尺寸由改进的果蝇算法优化求解,精细化处理低频融合结果,得到一幅能精确到每个系数来源的标签图;再利用高频分量的邻域系数差结合该标签图对高频系数进行融合;最后重构得到融合图像.实验结果表明,该算法能够提高融合速度,解决了空域分块融合容易产生块效应的问题. 

【文章来源】：光子学报. 2019,48(07)北大核心EICSCD

【文章页数】：11 页

【文章目录】：
0 引言
1 基本理论
    1.1 NSDTCT分解步骤
    1.2 果蝇优化算法原理
2 融合步骤与策略
    2.1 基于FOA算法优化的自适应分块
    2.2 标签图的产生过程
    2.3 高频分量融合过程
3 实验及结果分析
    3.1 实验参数设置
    3.2 仿真结果分析
4 结论


【参考文献】：
期刊论文
[1]红外和可见光图像泊松融合算法[J]. 何炳阳,张智诠,杨建昌,李辰,张宇.  光子学报. 2019(01)
[2]基于非下采样轮廓波变换和直觉模糊集的红外与可见光图像融合[J]. 蔡怀宇,卓励然,朱攀,黄战华,武晓宇.  光子学报. 2018(06)
[3]基于对比度增强与多尺度边缘保持分解的红外与可见光图像融合[J]. 朱浩然,刘云清,张文颖.  电子与信息学报. 2018(06)
[4]基于变分多尺度的红外与可见光图像融合[J]. 冯鑫,张建华,胡开群,翟志芬.  电子学报. 2018(03)
[5]基于NSST的红外与可见光图像融合算法[J]. 邓立暖,尧新峰.  电子学报. 2017(12)
[6]果蝇优化算法研究综述[J]. 王林,吕盛祥,曾宇容.  控制与决策. 2017(07)
[7]基于Shearlet变换域改进的IR与灰度VIS图像融合算法[J]. 王峰,程咏梅.  控制与决策. 2017(04)
[8]基于PCNN和果蝇优化算法的自适应图像融合[J]. 李美丽.  计算机工程与应用. 2016(17)
[9]NSCT域内结合边缘特征和自适应PCNN的红外与可见光图像融合[J]. 闫利,向天烛.  电子学报. 2016(04)
[10]结合NSDTCT和压缩感知PCNN的图像融合算法[J]. 殷明,庞纪勇,魏远远,段普宏.  计算机辅助设计与图形学学报. 2016(03)

博士论文
[1]像素级多源图像融合方法研究[D]. 刘羽.中国科学技术大学 2016



本文编号：3430311