基于非采样Contourlet变换多传感器图像融合算法

针对同一场景多聚焦图像的融合问题,提出了一种基于非采样Contourlet变换(Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)图像融合算法.并对经NSCT分解得到的不同频域子带系数,分别讨论了低频子带系数和各带通方向子带系数的选择方案.在选择低频子带系数时,提出了一种基于图像局部区域梯度能量和"加权平均"相结合的系数选择方案,从而不仅能够恰当地选择融合后图像的NSCT系数,还能够有效地抑制噪声对融合图像质量的影响;在选择带通方向子带系数时,充分利用了NSCT的方向特性以及各尺度子带图像与源图像尺寸大小相同的特性,给出了非采样Contourlet域方向对比度的概念,并提出了一种基于方向对比度的系数选择方案.采用了多聚焦图像进行仿真实验,并对融合结果进行了主客观评价.实验结果表明,相比于传统的基于小波变换的图像融合算法,该算法能够有效避免"人为"效应或高频噪声的引入,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.