【摘 要】
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针对传统的红外与可见光图像融合算法所存在的边缘信息缺失等问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和对比拉伸度的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波对红外与可见光图像进行分解,得到高低频子带系数,采用“绝对值取大”和“窗口系数绝对值取大”的融合规则融合高频子带,低频子带采用改进的局部拉普拉斯能量的融合规则进行融合,经过NSCT逆变换得到初步融合图像.接下来,使用SUSAN算子对源图像进行边缘检测并进行对比度拉伸,应用上述NSCT算法融合拉伸后的边缘信息得到边缘融合图像.最后,重复对比度拉伸和NSCT算法对边
【机 构】
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淮阴师范学院 计算机科学与技术学院,江苏 淮安 223300
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针对传统的红外与可见光图像融合算法所存在的边缘信息缺失等问题,提出了一种基于非下采样轮廓波变换和对比拉伸度的图像融合方法.首先,采用非下采样轮廓波对红外与可见光图像进行分解,得到高低频子带系数,采用“绝对值取大”和“窗口系数绝对值取大”的融合规则融合高频子带,低频子带采用改进的局部拉普拉斯能量的融合规则进行融合,经过NSCT逆变换得到初步融合图像.接下来,使用SUSAN算子对源图像进行边缘检测并进行对比度拉伸,应用上述NSCT算法融合拉伸后的边缘信息得到边缘融合图像.最后,重复对比度拉伸和NSCT算法对边缘融合图像和初步融合图像进行整合,得到最终的融合图像.实验结果表明,本文所提出的算法无论是在主观的视觉感知上还是在客观评价指标上均优于现有经典的融合算法,本文算法所得到的融合图像边缘信息更加丰富.
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