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针对小波变换会造成细节信息的丢失,以及红外与可见光图像融合时信息会相互干扰,导致综合性能不佳的问题,提出了基于SR和FFST-PCNN的红外与可见光图像的融合算法。利用FFST把源图像分解成低频和高频系数;用K-SVD方法训练低频系数得到过完备字典D,并融合低频系数。采用高频系数来激励脉冲耦合神经网络,并根据点火的次数融合高频系数。通过FFST逆变换把融合的低频、高频系数重构为融合图像。实验结果表明,该算法的融合图像在主观的视觉效果以及客观质量评价指标上都取得了很好的效果。