【摘 要】
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针对红外与可见光融合的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和区域能量判断的图像融合方法。利用NSCT变换对两原图像进行分解,得到一个低频子图像和多个不同方向
【机 构】
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泉州师范学院物理与信息工程学院; 信息功能材料福建省高校重点实验室;
【基金项目】
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福建省科技重点项目(2013H0041);福建省教育厅A类科研项目(JA13262);泉州市科技项目(2012Z108);校重点学科电子科学与技术;福建省校企合作实践教学基地(S2013011)
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针对红外与可见光融合的特点,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和区域能量判断的图像融合方法。利用NSCT变换对两原图像进行分解,得到一个低频子图像和多个不同方向的高频子图像,对低频子带采用最大值的方法进行融合,而高频子带先计算各个系数的区域能量匹配度,再计算判断阈值。当高频系数中各点的匹配度大于阈值时,采用区域能量加权融合方法;当对应点的匹配度小于阈值时,采用区域能量最大值的方法进行融合,通过NSCT逆变换获得融合图像。该方法的特点是算法简单,阈值选取具有自适应性。实验结果表明该方法能够取得较好的视觉效果和量化数据,相比于其他基于NSCT的融合方法,熵值提高了0.5%~6.8%,空间频率提高了1%~13%,标准方差提高了0~24.1%,是一种简单有效的融合方法。
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