[发明专利]一种基于混合多尺度分析的红外与可见光图像融合算法有效
| 申请号： | 201710621620.0 | 申请日： | 2017-07-27 |
| 公开（公告）号： | CN107451984B | 公开（公告）日： | 2021-06-22 |
| 发明（设计）人： | 江泽涛;吴辉 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50 |
| 代理公司： | 桂林市华杰专利商标事务所有限责任公司 45112 | 代理人： | 周雯 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于混合多尺度分析的红外与可见光图像融合算法，包括如下步骤：步骤1：对红外与可见光图像进行NSCT分解，得到低频子带与高频子带；步骤2：对低频子带采用静态小波变换，得到一个低频子带和三个高频子带，分别采用局部能量与绝对值取大相结合和压缩感知理论对低、高频子带进行融合；步骤3：判断待融合图像的清晰度，根据判决准则选取LSCN的增强层数；步骤4：对最高层高频子带采用绝对值取大的融合规则，其余子带采用改进PCNN模型进行融合；步骤5：对融合结果进行NSCT逆变换，得到最终的融合图像。本发明得到的融合图像边缘突出，对比度高，目标突出，算法的平均梯度、空间频率等指标均高于现有技术。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 混合 尺度 分析 红外 可见光 图像 融合 算法 | ||
【主权项】：
一种基于混合多尺度分析的红外与可见光图像融合算法，其特征在于：包括如下步骤：步骤1：对红外与可见光图像分别进行NSCT分解，得到低频子带LJ(x,y)与高频子带Hj,r(x,y)，其中J为分解层数，j、r代表分解尺度和方向数；步骤2：对低频子带采用静态小波变换，得到一个低频子带和三个高频子带，分别采用局部能量与绝对值取大相结合和压缩感知理论对低、高频子带进行融合，再进行小波逆变换得到NSCT重构的低频子带；步骤3：判断待融合图像的清晰度，根据判决准则选取LSCN的增强层数；步骤4：对最高层高频子带采用绝对值取大的融合规则，其余子带采用改进PCNN模型进行融合；步骤5：将融合得到的低频子带和高频子带进行NSCT逆变换，得到最终的融合图像。
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