【摘 要】
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针对不同传感器的图像融合问题,提出一种基于剪切波变换的可见光与红外图像融合算法。首先通过剪切波变换对多源图像进行多尺度多方向分解,获取图像的低频子带与高频子带系数
【机 构】
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北京航空航天大学自动化科学与电气工程学院,光电信息控制和安全技术重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60543006);重点实验室基金(9140C150105100C1502)资助项目
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针对不同传感器的图像融合问题,提出一种基于剪切波变换的可见光与红外图像融合算法。首先通过剪切波变换对多源图像进行多尺度多方向分解,获取图像的低频子带与高频子带系数。在融合过程中,针对高、低频子带系数所反映图像尺度特征的差异性,采用相应的区域显著性方法进行量化描述。鉴于两源图的不同物理特性导致同一场景景物灰度分布存在差异的现象,采用区域相似性进行量化区别。综合区域显著性与区域相似性2个参数制定融合规则,实现多尺度分解系数的优化组合,经剪切波反变换重构各融合后的子带系数,获取最终的融合图像。实验结果表明,该算法与相关融合算法相比,在主观视觉效果与客观量化指标性能上均有所改善。
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