基于邻域统计信息的红外与可见光图像融合

摘要：

针对红外图像与可见光图像的融合问题，提出了一种基于邻域统计信息的图像融合新算法。首先对图像进行多尺度分解，得到一系列子带系数，然后针对各子带系数的物理特性，提出了高低频规则不同的图像融合算法。对于图像低频部分，首先定义基于邻域统计信息的目标和场景特征参数，然后设计了加权系数自适应变化的加权平均融合策略；对于图像高频部分，首先定义邻域系数分布特征参数，然后设计了受邻域统计信息调制的系数比较取大融合策略。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进行融合，且融合效果优于其他一些算法。

关键词：图像融合、多尺度分解、邻域统计、融合规则

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金项目No.41001235；航空科学基金项目No.2011ZC55005；河南省科技公关计划项目No.132102210545资助。

在线出版日期：2014-05-06（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：339-342