基于改进GoDec算法的红外与可见光图像融合

作者：张梦; 邓小颖; 曹海涛; 张剑云; 贺翔; 朱金荣^*

来源：激光杂志, 2022, 43(08): 135-140.

DOI：10.14016/j.cnki.jgzz.2022.08.135

• 红外与可见光图像融合
• 广义最大相关熵
• 改进的Go decomposition
• 非下采样Contourlet变换

为了提高红外与可见光融合图像的边缘强度和视觉信息保真度，并考虑到源图像中的腐败噪声成分，尽量保留其中的有效信息。提出了一种基于改进的GoDec(Go Decomposition)算法的红外与可见光图像融合方法。通过基于广义最大相关熵(GMCC)的GoDec算法对源图像分解得到低秩与稀疏图像，采用基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的方法融合低秩图像，使用加权平均策略融合稀疏图像。实验结果表明，与其他5种融合方法相比，该方法的融合图像的平均梯度提高了10.3%到54.5%,边缘强度提高了3.1%到47.6%,空间频率提高了33.3%到110%,图像清晰度提高了28.1%到69.2%,视觉信息质量提高了8%到50%。

• 单位
  扬州大学