基于AWNV的红外与可见光图像Tetrolet域融合方法研究

摘要：

针对红外（IR）和可见光（VL）图像融合中边缘纹理和细节特征融合不理想等问题，提出了一种基于Tetrolet变换的红外和可见光图像的融合方法。将Tetrolet变换后的红外和可见光图像的低通子带采用基于加权平均的融合方法得到低通融合系数，而对高通子带提出了一种基于自适应邻域方差加权（AWNV）的融合规则得到高通融合系数，最后通过Tetro?let逆变换得到融合图像。采用多种图像进行融合实验，实验结果表明，经该方法得到的融合图像信息量更大，特征纹理更为丰富，能够得到比较好的融合效果。

关键词：Tetrolet变换、图像融合、红外和可见光图像、邻域方差

分类号：TN911.73-34

资助基金：国家自然科学基金面上项目61371114；江苏省博士后基金项目1302027C

在线出版日期：2015-07-27（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：46-49