基于NSST和区域生长的红外与可见光图像融合算法

罗杰1; 孔韦韦2; 刘睿1

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基于NSST和区域生长的红外与可见光图像融合算法

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针对当前红外与可见光图像融合中红外目标提取信息度不足和灰度对比度较低的问题,将多尺度多方向变换技术与目标提取技术相结合,提出了1种基于非下采样剪切波变换（non-subsampled shearlet transform,NSST）和区域生长的红外与可见光图像融合算法。首先对红外图像运用区域生长法提取出目标区域并投影到可见光图像中,然后对映射图像与红外图像做NSST分解得到各尺度各方向的子带图像。低通子带融合系数的选择采用基于区域能量的加权平均法,高频子带系数的选择采用基于改进型Sobel算子和区域平均梯度的融合规则。最后通过对融合系数做NSST逆变换得到期望的融合图像。实验结果表明,所提算法得到的融合图像红外目标突出,背景清晰,定位准确,平均灰度也更接近源可见光图像,具有良好的视觉效果。

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来源
《中国科技论文》 |2016年第14期|P.1673-1678|共6页
作者
罗杰1; 孔韦韦2; 刘睿1;
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作者单位

[1]武警工程大学研究生管理大队,西安710086;

[2]武警工程大学信息工程系,西安710086;

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原文格式 PDF
正文语种 CHI
中图分类信息处理（信息加工）;
关键词
图像融合; 红外图像; 目标提取; 区域生长; 非下采样剪切波变换;

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