【摘 要】
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为了获得更多红外和可见光融合图像的互补信息,提出一种非下采样双树复轮廓波变换(Non-subsampled Dual-tree Complex Contourlet Transform,NSDTCT)域的模糊逻辑和脉冲发放
【机 构】
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河北大学电子信息工程学院; 河北省数字医疗工程重点实验室;
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61572063,61401308)资助;河北大学引进人才科研启动经费项目(2014-303)资助;河北省自然科学基金项目(F2016201187,F2016201142)资助;河北省高等学校科学技术研究项目(QN2016085,ZC2016040)资助;中西部综合实力提升项目资助
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为了获得更多红外和可见光融合图像的互补信息,提出一种非下采样双树复轮廓波变换(Non-subsampled Dual-tree Complex Contourlet Transform,NSDTCT)域的模糊逻辑和脉冲发放皮层模型(Spiking Cortical M odel,SCM)结合的图像融合新算法.首先,采用NSDTCT分解源图像(红外、可见光图像),分别得到低频和高频子带系数.然后,在低频中,通过计算局部区域能量得到模糊函数中的权重系数,进而得到融合后的低频系数;在高频中,由像素清晰度和显著性去激励SCM得到融合后的高频系数.最后,通过逆NSDTCT变换重构融合图像.实验结果表明,与基于NSCT-SF-PCNN,CST-SCM等现有融合方法相比,本文算法在客观评价指标MI、IE上有一定提高,既能有效地利用源图像的轮廓信息,又能保持源图像的细节信息.
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