推荐星级:
  • 1
  • 2
  • 3
  • 4
  • 5

基于NSST的红外与可见光图像融合算法

更新时间:2019-12-24 06:01:16 大小:1M 上传用户:zhiyao6查看TA发布的资源 标签:nsst可见光图像融合 下载积分:1分 评价赚积分 (如何评价?) 打赏 收藏 评论(0) 举报

资料介绍

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的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.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.


部分文件列表

文件名 大小
基于NSST的红外与可见光图像融合算法.pdf 1M

部分页面预览

(完整内容请下载后查看)
12  
Vol. 45 No. 12  
Dec. 2017  
2017  
12  
ACTA ELECTRONICA SINICA  
NSST  
基于  
见光图像合算法  
1
2
暖 尧新峰  
( 1.  
大学达学院计算机与信息科学系  
136523; 2.  
北大学 辽宁阳  
110819)  
:
针对见光图像具有不提出的基于非波变换  
( NSST)  
可  
见光图像合算法 算法首先采用  
NSST  
见光图像进行分解 得到图像各尺向  
; , ,  
图像 然后图像基于图的则进行对高图像的结  
, ; ,  
基于域对比度合的图像和高图像进行  
NSST  
, ,  
变换得到合图像 实验结果表明 该算法能够见光图像的重信息 效果要优于  
NSCTNSST  
的图像法  
的基于  
关键词  
:
;
; NSST;  
;
图像见光图像  
TP391. 4  
URL: http: / /www. ejournal. org. cn  
域对比度  
0372-2112 ( 2017) 12-2965-06  
DOI: 10. 3969 /j. issn. 0372-2112. 2017. 12. 019  
:
:
A
:
文章编号  
中图分类号  
电子学报  
文献标识码  
Research on the Fusion Algorithm of Infrared and Visible  
Images Based on Non-subsampled Shearlet Transform  
1
2
DENG Li-nuan YAO Xin-feng  
( 1. Computer and Information Sciences DivisionBoda College of Jilin Normal UniversitySipingJilin136523China;  
2. Northeastern UniversityShenyangLiaoning110819China)  
Abstract: Aiming at the different features between infrared imagery and visible imagesa new fusion algorithm of in-  
frared imagery and visible image based on Non-subsampled Shearlet Transform ( NSST) is proposed. Firstly the algorithm  
decomposes infrared and visible light image that have been registered by NSSTgetting the low-frequency subband images  
and the scale of each direction high frequency subband images; Then the low frequency subband images use a low frequency  
fusion rules based on the significant figureand combined with human visual characteristichigh frequency subband image a-  
dopt a fusion rules of improving regional contrast; Finallyget fusion image by making NSST inverse transformation for the  
fusion of low frequency subband image and high frequency subband images. Experimental results show that the proposed al-  
gorithm can effectively synthesize the important information of infrared and visible imagesand the fusion effect is better  
than that of the general image fusion method based on NSCT and NSST.  
Key words: image fusion; infrared and visible images; non-subsampled shearlet transform; saliency map; contrast  
.  
信息 环境适应与  
1
引言  
, ,  
见光图像具有不的优因此 将见  
成像的成像和对环境  
、 、  
图像进行能够靠 丰富景  
12]  
因此成像所获一  
信息 析  
的图像之间具有互补成像感  
20  
90 , ,  
小波变换技术越多  
器对成像较模并且对比度较  
的研究学小波变换应用图像域 小波  
,  
见光成像的图像清晰 对  
. T.  
变换技术的 展  
Ranchin L. Wald 1993  
, ,  
比度也较高 更适但在强度不  
在  
小波变换  
3]  
情况清晰景  
. Yin Lu  
应用遥感图像中  
提出新型基  
: 2016-08-28;  
: 2017-03-07; :  
责任编辑 梅志强  
收稿日期  
修回日期  
2966  
2017  
分分外和可的图像该方法  
q
之间差值  
4]  
. 2015  
Yan Xiang  
( 1)  
效果  
出了的基于小波变换图  
Transform SGWT)  
提  
计算式  
能够得到图像对  
图像与见光图像的成像理  
( Spectral Graph Wavelet  
, ,  
者具有使同得到的  
滤波器外和可见光图像融  
5]  
图像部强度方  
图像合算法了小波变换出了  
6]  
7]  
式 因此需匹配描述其  
图像波变换  
波变换  
, ,  
差异 从而引导低图像的避免合  
Do. Minh  
等 上这些方法都具有自的处 于是  
图像信息 两幅图像  
A
B
域  
2005 “ ” ,  
提出了的图像  
8]  
:
下  
, ,  
波变换 波变换也具有多度和时局部特还  
2* S ( ij) * S ( ij)  
B
具有多了小波变换方点  
A
M
( ij) =  
( 2)  
AB  
2
2
S ( ij) + S ( ij)  
B
波变换平移不因此波变换的基  
A
S ( ij) S ( ij)  
B
AB  
( ij)  
点  
中  
图像  
2006 A. L. Cunha  
A
上  
提出了具有平移不性的  
NSCT  
过程中过  
9]  
. M  
A B  
图像 图像 对应点  
处的值  
AB  
NSCT  
在  
因此消除波变换过程中出现的象  
NSCT  
, ,  
近程度 其值越两幅图像对应的  
的相程度差异  
实验基于  
的图像取得很好合  
程度大  
效果 等提出了基于非可分对小  
10]  
基于匹配规  
图像合算法 以粉侠等提出了种  
:
则如下  
Contourlet  
( Non-Subsampled Contourlet  
变换  
基于非样  
M
( ij) T,  
AB  
TransformNSCT)  
( Principal Component A-  
分分析  
A( ij) , S ( ij) S ( ij)  
B
A
nalysis)  
( Pulse Coupled Neural Net-  
神经网络  
F( ij) =  
( 3)  
11]  
{
B( ij) , S ( ij) S ( ij)  
B
A
worksPCNN)  
NSCT  
效  
合的合算法  
是  
应用场  
NSCT D. Labate  
M
( ij) T,  
AB  
F( ij) = ( ij) * A( ij) + ( 1 - ( ij) ) * B( ij)  
ω ω  
针对  
点  
等特性的波变换  
Easley  
提出了具有多  
12]  
( 4)  
然而样由剪  
出了  
波变换优点有平移不变  
( ij)  
:
ω  
变换移不是  
13]  
1 - M ( ij)  
AB  
1
1
2
NSST  
* [  
S ( ij) S ( ij)  
B
A
2
1 - T  
NSCT  
性 与  
, ,  
比 运行时能够满足性的求  
( ij) =  
ω
1 - M ( ij)  
AB  
1
2
1
2
NSST  
因此本文提出基于  
见光图  
{
+
* [  
S ( ij) S ( ij)  
B
A
1 - T  
合算法 见光图像的不  
则对图像的图像和高图像  
( 5)  
T ,  
为  
0. 5 ~ 1,  
本文为  
,  
进行合 实验结果表明 该方能够外  
0. 9F  
A
B
两幅图像的合图像  
见光图像的觉还评  
A  
则可出 当图像 像  
B
价指标明该方所获合图像具有更高质  
T ,  
对应点的匹配度小两幅图像在  
, ,  
算法相比 能够效果  
处的值差大的像  
2
NSST  
红外与可见光图像合算法  
基于  
; , A  
合图像对应处的像图像 和  
B
T ,  
对应点的匹配大于明该  
2. 1  
则  
系统图像对比度比敏  
处的值很法来确  
合图像对应处的像这种基于匹配的  
, ,  
而不是像强度因此本文提出基  
法与简单者取较融  
图的图像的像过  
, ,  
合图像的法相合理 科学  
f  
之间差值来计算的 图像 像  
2. 2  
15]  
则  
NSST  
图像经过  
p
S
下  
p
:
解后得到各尺的  
S
=
F( pq)  
p
图像主要图像边缘等  
q
f
F( pq) =  
( 1)  
f - f  
p
信息 计的则应该最大可能取  
q
q f  
是图像 的一素  
F( pq)  
p
素  
图像信息 图像大的方  

全部评论(0)

暂无评论

上传资源 上传优质资源有赏金

  • 打赏
  • 30日榜单

推荐下载