基于非下采样剪切波变换的红外与可见光图像融合

王昭; 杜庆治; 董安勇; 苏斌; 赵文博

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基于非下采样剪切波变换的红外与可见光图像融合

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由于传统稀疏表示(SR)冗余字典单一,脉冲耦合神经网络(PCNN)模型参数设置复杂,为了解决上述问题,提出了基于非下采样剪切波变换(NSST)的红外与可见光图像融合算法。该算法首先通过NSST将源图像分解成低频子带和高频子带。然后,使用自适应稀疏表示(ASR)模型进行NSST域低频部分稀疏系数的融合;同时,采用参数自适应脉冲耦合神经网络(PA-PCNN)模型融合相应的高频部分。最后,对融合后的低频和高频波段进行NSST反变换,重建得到融合结果图。实验结果表明:该算法解决了传统SR模型的"块效应"问题,克服了PCNN模型中自由参数的设置难点,在主观视觉和客观评价上均优于现有算法。

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来源
《光电子．激光》 |2020年第10期|1062-1073|共12页
作者
王昭; 杜庆治; 董安勇; 苏斌; 赵文博;
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作者单位

昆明理工大学信息工程与自动化学院;

云南昆明650500;

昆明北方红外技术股份有限公司;

云南昆明650500;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类数字处理;
关键词
图像融合; NSST变换; 自适应稀疏表示; 参数自适应脉冲耦合神经网络;

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