基于WBCT与归一化相关矩阵的红外与可见光图像融合算法

突出目标指示特性和提高空间分辨率是红外与可见光图像融合的重要问题。针对传统区域能量融合规则的局限性,提出了一种基于小波-Contourlet变换WBCT(Wavelet-based contourlet transform)和归一化相关矩阵与区域能量相结合的融合算法。采用一组红外与可见光图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、总体交叉熵和平均互信息评价指标对融合效果进行分析。对结果的分析比较表明,所提出的融合规则的效果优于小波融合方法及Contourlet变换方法,达到了良好的视觉效果。

基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像自适应融合算法

光谱保持和高分辨率保留是影像融合的两个重要问题。提出了一种自适应的基于非采样contourlet变换的多光谱和全色图像的融合方法。该方法在对多光谱影像进行IHS变换的基础上,对多光谱的I分量和高分辨率的全色影像分别进行非采样轮廓波变换(NSCT),然后对分解得到的近似分量以及各层金字塔各方向的细节分量利用本文提出的自适应基于局部特征的融合准则进行影像融合,通过非采样contourlet逆变换得到新的I分量,最后与H,S分量一起还原到RGB空间,得到融合后的高分辨率多光谱彩色图像。采用一组多光谱图像和全色图像数据进行融合实验,利用均值、标准差、熵、光谱扭曲度和相关系数5个重要评价指标对融合效果进行数理分析。实验融合图像的目视效果和统计指标均优于传统的IHS融和方法、小波融合方法以及contourlet变换方法。