结合分数阶显著性检测及量子烟花算法的NSST域图像融合

林剑萍; 廖一鹏

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结合分数阶显著性检测及量子烟花算法的NSST域图像融合

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摘要

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的细节纹理信息不够清晰,边缘信息保留不够充分等问题,提出一种基于分数阶显著性及改进量子烟花算法的非下采样Shearlet变换(NSST)域图像融合方法.首先对红外与可见光图像进行NSST分解,低频分量先进行基于分数阶微分增强的显著性检测;然后按照显著图匹配度的融合规则进行融合,高频子带采用梯度变化和灰度差异加权策略进行融合;接着对量子烟花算法进行改进,并对高低频融合参数进行优化;最后输出最佳的融合图像.通过实验表明:基于分数阶微分增强的显著性检测具有较好的视觉显著效果,改进量子烟花算法的寻优能力强、收敛效率高,所提方法得到的融合图像有效地综合红外与可见光图像中的细节信息,与现有方法相比具有较好的融合效果,且自适应能力强、无需人工干预.

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来源
《光学精密工程》 |2021年第6期|1406-1419|共14页
作者
林剑萍; 廖一鹏;
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作者单位

阳光学院人工智能学院福建福州350015;

福州大学物理与信息工程学院福建福州350108;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类其他;
关键词
红外与可见光图像融合; 非下采样Shearlet变换; 分数阶微分; 显著性检测; 量子烟花算法;

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