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LNSST域灰度突变度的红外与可见光图像融合
被引量:
1
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作者
胡文
王小华
朱怀毅
《红外技术》
CSCD
北大核心
2018年第6期563-568,共6页
对红外与可见光图像融合过程中出现的融合时间较长、细节信息提取不足的缺点,提出一种局部化非降采样剪切波变换(Local Non-subsampled Shearlet Transform,LNSST)的红外与可见光图像融合提升算法。对红外图像和可见光图像采用LNSST域...
对红外与可见光图像融合过程中出现的融合时间较长、细节信息提取不足的缺点,提出一种局部化非降采样剪切波变换(Local Non-subsampled Shearlet Transform,LNSST)的红外与可见光图像融合提升算法。对红外图像和可见光图像采用LNSST域算法进行多层次、多方向的分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。低频部分使用基于灰度突变度的权值平均的融合规则;高频部分采用区域纹理平滑度和拉普拉斯能量和相结合的融合方法,然后对低频融合系数和高频融合系数进行LNSST逆变换得到融合后的图像。用不同的算法进行验证结果显示本文提出的融合算法生成的融合图像细节更多、更清晰,执行时间相对较短。
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关键词
图像融合
LNSST
灰度突变度
区域纹理平滑
度
拉普拉斯能量和
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职称材料
题名
LNSST域灰度突变度的红外与可见光图像融合
被引量:
1
1
作者
胡文
王小华
朱怀毅
机构
长沙理工大学电气与信息工程学院
出处
《红外技术》
CSCD
北大核心
2018年第6期563-568,共6页
基金
国家自然科学基金资助项目(61144006)
文摘
对红外与可见光图像融合过程中出现的融合时间较长、细节信息提取不足的缺点,提出一种局部化非降采样剪切波变换(Local Non-subsampled Shearlet Transform,LNSST)的红外与可见光图像融合提升算法。对红外图像和可见光图像采用LNSST域算法进行多层次、多方向的分解,得到低频子带系数和各带通方向子带系数。低频部分使用基于灰度突变度的权值平均的融合规则;高频部分采用区域纹理平滑度和拉普拉斯能量和相结合的融合方法,然后对低频融合系数和高频融合系数进行LNSST逆变换得到融合后的图像。用不同的算法进行验证结果显示本文提出的融合算法生成的融合图像细节更多、更清晰,执行时间相对较短。
关键词
图像融合
LNSST
灰度突变度
区域纹理平滑
度
拉普拉斯能量和
Keywords
image fusion
LNSST
gray mutation degree
regional texture smoothness
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
LNSST域灰度突变度的红外与可见光图像融合
胡文
王小华
朱怀毅
《红外技术》
CSCD
北大核心
2018
1
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