基于NSCT和SLIP模型的红外与可见光图像融合

作者：邱文嘉; 石林; 秦晅

来源：指挥信息系统与技术, 2018, 9(02): 89-94.

DOI：10.15908/j.cnki.cist.2018.02.016

• 图像融合
• 非下采样Contourlet变换
• 改进拉普拉斯能量和
• 红外图像
• 可见光图像

针对红外与可见光图像融合问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)和对数对称图像处理(SLIP)模型的图像融合方法。首先,对源图像进行NSCT分解,得到一个低频子带和若干高频子带;然后,基于SLIP模型计算低频融合系数,从而完整保留目标和背景信息,对于高频子带采用基于改进拉普拉斯能量和(SML)的融合策略,并利用贝叶斯准则和SLIP模型抑制噪声和增强边缘细节;最后,重构高频与低频子带,得到融合图像。试验结果表明,与近年提出的3种融合方法相比,该方法可有效提取源图像的红外目标与背景信息,融合图像边缘光滑且细节丰富,具有良好的视觉效果。

• 单位
  中国电子科技集团公司第二十八研究所