基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法

摘要：

针对同一场景的红外与可见光图像融合,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)的图像融合新算法.首先利用NSCT对图像进行多尺度、多方向稀疏分解,然后针对各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用IPCNN计算图像匹配度的融合策略.实验结果表明,该算法能够很好地将红外图像与可见光图像中的重要信息提取并注入到融合图像中,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果,提高了融合图像的质量.

关键词：图像融合、非采样Contourlet变换、脉冲耦合神经网络、平移不变性

所属期刊栏目：39

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：安徽省重点实验室基金2007A0103013Y

在线出版日期：2009-04-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：92-96