非抽样双树复小波域的红外可见光图像融合

为提高红外与可见光图像的融合精度,借助非抽样双树复小波的平移不变性和良好的方向选择性,提出非负矩阵分解和区域方差能量的融合方法。通过对严格配准的红外与可见光图像进行非抽样双树复小波变换获取高低频信息,对低频子带系数采用基于块主元旋转的非负矩阵分解的融合方法,对高频子带系数选用结合区域方差能量的对比度进行融合。对融合后的系数采用非抽样双树复小波逆变换重构得到融合图像,对融合结果进行主观视觉和客观评价。对比实验结果表明,该算法具有较好的主观视觉效果,客观评价指标有明显提高,验证了提出算法的有效性。

非抽样双树复小波域的BPP-NMF图像融合

提出了一种非抽样双树复小波变换(UDT-CWT)与基于块主元旋转的非负矩阵分解(BPP-NMF)相结合的多聚焦图像融合算法。利用UDT-CWT具有完美的平移不变性及良好的方向选择性,首先对图像进行多尺度、多方向分解并得到低频子带和高频子带系数;然后对低频子带系数采用块主元旋转的非负矩阵分解的融合策略,高频系数则选用高斯加权区域能量与区域标准差一致性选择的融合准则。最后对融合后的系数进行UDT-CWT逆变换得到重构图像。选用多组多聚焦图像进行融合并对融合结果进行主观视觉、客观方面的评价。试验结果表明,该融合算法不仅具有良好的视觉效果,同时在客观评价指标也优于一般的融合策略,验证了该算法的有效性。