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一种基于NSST的红外与可见光图像融合方法

  • 更新:2024-09-15 21:20:14
  • 大小:2.96MB
  • 推荐:★★★★★
  • 来源:网友上传分享
  • 类别:Python - 后端
  • 格式:PDF

资源介绍

针对红外与可见光图像具有不同的特点,提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)的红外与可 见光图像融合算法.算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解,得到低频子带图像和各尺度各方向 的高频子带图像;然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合,而对高频子带图像的融合,结 合人眼视觉特性,采用一种基于改进的区域对比度的融合规则;最后,对融合的低频子带图像和高频子带图像进行 NSST逆变换得到融合图像.实验结果表明,该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息,融合效果要优于 一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法.