基于自适应NSST—PCNN的红外与可见光图像融合方法研究

摘要：

传统的红外与可见光图像融合方法存在着对比度不高、背景细节信息保留不理想的问题,为解决此类问题,提出了一种非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)结合自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的方法.利用NSST将源图像多尺度地分解成低频子带和高频子带;针对图像低频子带融合,采用自适应模糊逻辑加权平均融合规则;对于图像高频子带融合,采用自适应PCNN的算法;最后,通过NSST逆变换得到融合后图像.实验结果表明,相比于传统图像融合方法,本方法在信息熵、空间频率、平均梯度、互信息和交叉熵等多个客观评价指标上至少分别提高了1.54％、4.52％、3.52％、9.14％、0.12％,提高了融合图像的对比度,保留了背景细节信息,取得更好的融合效果.

关键词：图像融合;非下采样剪切波变换;脉冲耦合神经网络;模糊逻辑

所属期刊栏目：44

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：吉林省科技厅发展计划项目20190701024GH

在线出版日期：2021-11-01（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共7页

页码：12-18