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针对传统红外与可见光图像融合时边缘不清晰、对比度不高、细节丢失等问题,结合非下采样剪切波变换(NSST)具有多尺度,最具稀疏表达特性与脉冲发放皮层(SCM)具有耦合、脉冲同步激发等优点,提出一种基于NSST与多目标人工蜂群优化SCM参数的图像融合方法。首先,通过NSST分解红外与可见光图像获得高频与低频子带系数,然后低频子带系数采用基于边缘信息指导SCM融合策略,高频子带系数采用改进的空间频率作为优化SCM的激励进行融合,最后经过NSST逆变换得到最终图像。实验结果表明,该方法相比其他融合算法不仅在