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题名基于NSCT和最小化-局部平均梯度的图像融合
被引量:8
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作者
杨孙运
奚峥皓
王汉东
罗晓
阚秀
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机构
上海工程技术大学电子电气工程学院
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出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2021年第1期13-20,共8页
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基金
国家自然科学基金项目(61803255)。
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文摘
针对传统红外图像与可见光图像融合存在对比度低、细节丢失、目标模糊等问题,本文基于非下采样轮廓波变换(Non-subsampled Contourlet Transform,NSCT)的思想,通过改进权重函数和融合规则,建立新的融合算法实现红外图像和可见光图像的有效融合。首先,通过NSCT变换对红外和可见光图像进行多尺度分解得到对应的低频系数和高频系数。然后,采用改进的最小化规则和局部平均梯度规则分别对低频系数和高频系数进行融合处理,得到对应的最优融合系数,并将所得融合系数进行NSCT逆变换得到最终融合图像。最后,使用公共数据集与其他5种算法进行对比实验,并在7个具有实际意义的性能评价指标约束下,验证所设计算法的有效性和鲁棒性。
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关键词
图像融合
非下采样轮廓波变换
最小化规则
局部平均梯度规则
红外
可见光
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Keywords
image fusion
non-subsampled contour transform
minimization rule
local average gradient rule
infrared
visible light
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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