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摘要
针对红外与可见光图像的特点和Contourlet变换的多分辨率和多方向的特性,提出了一种基于Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法。该方法将源图像做Contourlet变换,获得低频分量和各带通方向子带的高频分量,根据低频和高频分量各自的特点采用不同融合规则。低频分量反映源图像的平均特性,包含源图像的光谱信息和大部分的能量信息,对低频分量采用基于块的标准差加权的融合规则;针对高频分量包含大量有用的边缘和纹理等细节信息,对融合图像质量影响较大,考虑到不同尺度上的高频系数包含的信息量不同,对高频分量的不同尺度的系数制定不同的融合规则,在较大尺度上采用系数绝对值取大的方法,在较小尺度上采用小系数区域能量取大的方法和大系数绝对值取大的方法。最后经Contourlet逆变换重构获得最后的融合图像。仿真结果表明,通过主观视觉效果和客观评价指标进行评价,与传统图像融合算法相比,该方法能有效提取源图像的有用信息,取得较好的融合图像结果。
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单位第二炮兵指挥学院
