针对当前采用NSST变换的红外与可见光图像融合算法中低通子带系数过小导致的融合质量不高的问题,提出一种基于稀疏表示的改进融合算法。首先对源图像做NSST变换分别得到低频和高频两个子带系数,然后低频部分根据稀疏表示算法得到的特有系数确定融合权重,高频部分采用尺度分层表示与平均梯度相结合的方案,最后对两部分的融合结果做NSST逆变换得到最终融合图像。仿真实验结果表明,相较与传统的基于NSCT、NSST以及采用单尺度稀疏表示的融合方法,本方法在红外与可见光图像的融合质量更好,效果更明显。
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