DWT、NSCT和改进PCA协同组合红外偏振图像融合

为充分保留红外光强和偏振图像细节、强度等信息,综合多算法的优势性能,提出一种DWT、NSCT和改进PCA的多算法协同组合融合新方法,在考虑3种算法互补协同关系基础上,充分保留源图重要目标和细节信息。首先,用离散小波变换(DWT)将源图分解为高低频分量,低频用非下采样轮廓波变换(NSCT)再次分解;其次,对主成分分析法(PCA)进行权值改进,分块融合NSCT分解所得低频分量;然后,提出"相关系数-局部能量-局部标准差"规则融合NSCT分解所得高频,用"层内对比度"规则融合DWT分解所得高频;最后,NSCT逆变换重构所得图像作为DWT低频融合图,再用DWT逆变换获得最终融合图像。实验结果表明,所提方法在视觉效果、细节层次及保留等方面比单一或简单组合方法更具优势,对不同场景适应性较强。

基于NSST和改进PCA相结合的红外偏振图像融合（英文）

针对当前红外偏振图像融合的主流方法——多尺度几何分析法对图像表示只侧重某一方面的特点和空间域融合方法主成分分析法(PCA)易丢失小目标的缺点的问题,本文提出一种基于非下采样剪切波变换(NSST)和改进PCA相结合的红外偏振图像融合方法。该方法能充分利用NSST对图像细节表示的有效性和PCA能突出主要特征的特点,综合二者的互补性,充分保留不同源图像的目标和细节特征。首先用NSST将源红外光强和偏振图像分解为低频和不同方向的高频分量;其次,低频分量用改进的PCA进行融合,高频分量用局部能量和局部方差联合进行决策融合;最后,用NSST逆变换重构融合图像,得到最终红外偏振融合结果图。实验结果表明,本文方法在细节保留和视觉效果等方面较其它方法均有较高优势。