生猪轮廓红外与光学图像的融合算法

该文针对生猪红外热图像和光学图像的融合,提出一种基于非子采样轮廓波的图像融合算法。在图像多尺度、多方向分解的基础上,设计了基于邻域平均能量和邻域方差的低频子带系数加权融合规则,以及基于邻域能量最大的带通系数融合规则。针对亮度-色度-饱和度变换法(intensity-hue-saturation transform,IHS)、小波变换法(discrete wavelet transform,DWT)、轮廓波变换法(contourlet transform,CT)等融合方法以及非子采样轮廓波变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)域下不同融合规则进行了对比试验,试验结果表明该文算法具有较好的融合效果。定量融合评价指标中,平均梯度指标高于IHS、DWT、CT等方法25%以上,边缘信息保持指标高于其他3种方法23%以上。该文方法的提出对于改善生猪异常视觉监测中的前景轮廓提取具有较大意义;同时,对进一步开展猪体部位区域温度特征提取,建立生猪多源特征融合的计算机视觉异常监测系统,提高生猪异常预警可靠性具有积极意义。