一种新的红外与可见光图像融合算法.pdf

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1、2014年第33卷第4期传感器与微系统(TransducerandMicrosystemTechnologies)139一种新的红外与可见光图像融合算法何国栋,石建平,冯友宏,谢小娟,杨凌云(安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241000)摘要:提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,首先应用非抽样Contourlet变换(NSCT)对图像进行多尺度、多方向变换,对变换的低频子带采用改进的能量加权法融合,带通子带融合采用最大系数与区域方差加权相结合方法,然后对融合的2个子带系数进行NSCT反变换,得到融合图像。对不同算法的融合实验结果进行比较,通过主观和客观评价,该算法融

2、合效果较好。关键词:图像融合;非抽样Contourlet变换;红外图像;可见光图像中图分类号:TP391文献标识码:A文章编号:1000--9787(2014)04-0139-03AnovelimagefusionalgorithmforinfraredandvisiblelightHEGuo—dong,SHIJian-ping,FENGYou—hong,XIEXiao—juan,YANGLing—yun(CollegeofPhysicsandElectronicInformation,AnhuiNormalUniversity,Wuhu241000,China)Abstrac

3、t:Aimagenovelfusionalgorithmforinfraredandvisibleisproposed,firstly,theimagesaretransformedatmulti—scalesandmuhi—directionsusingnonsubsampledcontourlettransforln(NSCT),andthetransformedlOWfrequencysubbandisfusedbyimprovedenergyweightingmethod,andthebandpasssubbandcoeficientsisfusedbymethodco

4、mbinedthemaximumcoeficientswithregionalvarianceweighting,thenthefusedtwosubbandcoefficientsiSreconstructedbyinverseNSCTtogetfusedimage.Thefusedexperimentalresultofdiferentalgorithmsarecompared,itshowsthatthisalgorithmhasbetterfusioneffectthanotherfusionalgorithms.Keywords:imagefusion;nonsubs

5、ampledcontourlettransform(NSCT);infraredimage;visiblelightimage0引言够准确地表达图像的边缘细节信息,更好地稀疏表达图图像融合是一门建立在传感器、信号处理、图像处理和像。由于Contourlet变换中存在上采样和下采样,会引人工智能等理论基础上的新兴研究领域。图像融合提取多入伪Gibbs效应,导致图像的边缘较为模糊。2006年,幅图像的重要信息,并将其融合为一幅图像,通过一幅图像CunhaAL,DoMN等人提出了非抽样Contourlet变换,它表达多幅图像所包含的信息,得到一个准确、全面和立体的去除了上、下采样过程

6、,它所具有的平移不变性有效地克服场景描述,实现以较少的资源表达最大的信息量。红外图了伪Gibbs效应’,与Contourlet变换比较,它能更加清晰像根据物体的热红外辐射特性成像,红外线能穿透一般的地表达图像。文献[8]将非抽样Contourlet变换与图像融掩体,它常应用在夜晚或检测隐藏目标。可见光图像应用合相结合,得到了较好的融合效果。物体表面可见光反射特性成像,设备简单且应用较广,但是本文提出了一种新的红外与可见光图像融合算法,应它受气候和能见度等环境因素影响较大。红外与可见光融用非抽样Contourlet变换对两类图像进行变换,得到低频和合后的图像既能描述场景的环境信息

7、,又能检测场景可能带通系数,对变换得到的系数分别采用不同的融合算子进存在的隐藏信息,可以广泛应用于军事侦查和海关检测等行融合。仿真结果显示:与其他算法相比,本文提出的算法领域,目前已经成为图像领域的研究热点。能更好地提取红外与可见光图像的重要信息,并进行融合,小波变换具有较好的时频特性,广泛应用于信号处理得到了较好的效果。和图像处理等相关领域。Contourlet变换是一种新的小1红外与可见光图像融合算子波变换,它由D0MN和VetterliM在2002年提出,它比非抽样Contourlet

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