基于NSUDC T的红外与可见光图像融合

摘要：

针对同一场景的红外与可见光图像，提出了基于非下采样均匀离散Curvelet变换(NSUDCT)的图像融合方法。首先使用标记控制的分水岭分割(MCWS)算法对源图像进行区域分割，对各分割结果进行叠加得到联合区域图。然后对源图像进行非下采样均匀离散Curvelet分解，分解后的低频系数采用区域对比度和区域标准差作为量测指标进行融合，高频方向系数使用基于局部能量的融合规则进行融合，并对融合系数做一致性检测。最后通过各频带融合系数重建得到融合图像。实验结果表明文中方法取得了比较好的视觉效果和量化数据，相比基于NSUDCT的像素融合方法，此文方法的熵值提高了9.87%，交叉熵减少了68.04%，互信息提高了80%。

关键词：图像融合、非下采样均匀离散Curvelet变换、区域分割

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家973重点基础研究发展计划2009CB72400102A

在线出版日期：2014-04-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：961-966