【摘 要】
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针对红外图像和低照度图像难以独立分析场景中目标和背景信息的问题，提出了基于图像特征的红外与低照度图像融合算法。首先，针对性地对红外和低照度图像进行图像处理，以进一步优化各自特性；其次，采用非下采样剪切波变换对两者进行高低频分解；然后，采用改进的拉普拉斯加权算法融合低频图像，采用改进的脉冲耦合神经网络融合高频图像；最后，经非下采样剪切波逆变换获取融合图像。实验结果表明，该算法可有效融合红外与低照度图
【机 构】
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陆军工程大学石家庄校区电子与光学工程系
【基金项目】
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军内科研项目（LJ20191A040155）资助课题；
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针对红外图像和低照度图像难以独立分析场景中目标和背景信息的问题，提出了基于图像特征的红外与低照度图像融合算法。首先，针对性地对红外和低照度图像进行图像处理，以进一步优化各自特性；其次，采用非下采样剪切波变换对两者进行高低频分解；然后，采用改进的拉普拉斯加权算法融合低频图像，采用改进的脉冲耦合神经网络融合高频图像；最后，经非下采样剪切波逆变换获取融合图像。实验结果表明，该算法可有效融合红外与低照度图像，降低了噪声对融合图像的影响，提高了融合图像的清晰度，且对比度适中，符合人眼视觉感知效果。
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