基于区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合

摘要：

针对同一场景的红外和可见光图像,提出一种基于OTSU递归分割算法的区域分割和非采样Contourlet变换的红外和可见光图像融合算法.首先,对红外和可见光图像进行区域分割和区域关联,关联映射图分为目标区域、背景区域和灰度区域.随后,应用NSCT变换对图像进行多尺度、多方向分解,按照关联映射图中三个区域对NSCT分解后的高低频子带系数进行区域划分,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则.最后,进行重构得到融合图像.对三组不同场景图像的实验结果进行主观目视判别和客观性能评价,对比基于像素和邻域能量的融合算法,本文算法不仅能较全面的保持可见光图像中的光谱信息,而且能够有效、准确的提取红外图像的热目标信息,优于传统的基于像素和邻域能量的融合算法,可获得较理想的融合图像.

关键词：图像融合、非采样Contourlet变换、区域分割、区域关联、融合规则

所属期刊栏目：40

分类号：TP391.4(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家高技术研究发展计划"863"计划2005AA778032

在线出版日期：2011-03-28（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：1250-1257