采用WA-WBA与改进INSCT的图像融合算法

在冗余提升变换与多方向分析相结合的图像融合算法改进的非下采样轮廓波变换(INSCT)中,冗余提升部分采用的Neville算子在多尺度分解的过程中丢失了很多方向信息,不利于后续的多方向分析。针对这一问题,该文提出了一组新算子,可以在频带分解部分很好地保持图像的方向信息,并在此基础上提出一种图像融合算法。该算法先用直方图均衡化的方法提高红外图像中目标区域的灰度值;然后用新算子代替Neville算子对可见光图像与处理后的红外图像进行多尺度分解;最后采用基于权重窗口的活动级与加权求和相结合(WA-WBA)的方法替代简单的加权求和方法对低频子带进行融合,采用一致性测度,实现了各子带系数的自适应融合,有效地弥补了基于像素的图像融合方法的不足。实验结果表明,该算法使融合后的图像更好地保持了可见光的细节信息,同时获得了较清晰的红外图像中的目标信息。