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基于四阶相关系数的 NSCT 域红外与可见光图像融合
  • ISSN号:1001-5078
  • 期刊名称:激光与红外
  • 时间:2014
  • 页码:1055-1059
  • 分类:TP391.4[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室,湖北武汉430079
  • 相关基金:国家973计划资助项目(No.2010CB731801);国家自然科学基金资助项目(No.61172174);国家重大设备专项资助项目(No.2012YQ16018505);国家科技支撑计划资助项目(No.2013BAH42F03);深圳市科技研发资金项目(No.JCYJ20120618162928009);省部产学研结合项目(No.2012B090500016);教育部新世纪优秀人才基金项目(No.NCET12-0426);湖北省自然科学基金杰青项目(No.2013CFA024)资助。
  • 相关项目:基于视觉关键词层次模型的遥感图像检索研究
中文摘要:

采用非下采样 Contourlet 变换(NSCT)模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解;对于低频分量,充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异,采用基于区域平均梯度的融合策略;对高频分量采用四阶相关系数匹配策略来选择合适的高频系数;最后对融合后的系数进行 NSCT 逆变换得到融合图像。实验结果表明,该融合算法能更好地保留目标信息,同时也显著地提高了图像的信息量,在主观视觉效果和客观评价方面具有较好的融合性能。

英文摘要:

In this paper,a new method based on nonsubsampled contourlet transform (NSCT)is proposed to fuse the infrared image and the visible light image.Firstly,the NSCT is performed on the original images to obtain the sub-bands coefficient in different scales and various directions.Considering the physical characteristics of two original im-ages,fusion strategy based on the regional average gradient is used for the low frequency sub-band coefficients.For the high frequency sub-band coefficients,the fourth-order correlation coefficient match strategy is used to select the suitable high-frequency coefficients.Finally,the fused coefficients are reconstructed to obtain the fused image.The experiment results show that the proposed method performs better in keeping and improving the target information,and it has better fusion performance in subjective visual effect and objective evaluation.

同期刊论文项目
期刊论文 66 会议论文 10 获奖 7
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期刊信息
  • 《激光与红外》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中华人民共和国信息产业部
  • 主办单位:华北光电技术研究所
  • 主编:周寿桓
  • 地址:北京市朝阳区三仙桥路4号11所院内
  • 邮编:100015
  • 邮箱:jgyhw@ncrieo.com.cn
  • 电话:010-84321137 84321138
  • 国际标准刊号:ISSN:1001-5078
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2436/TN
  • 邮发代号:2-312
  • 获奖情况:
  • 无线电子学、电信技术核心期刊,1991年首届全国优秀国防科技期刊二等奖,1991年全国光学期刊二等奖,2007-2008年,获工业和信息化部“电子科技期刊学...,2009-2010年获工业和信息化部“优秀期刊奖”
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),荷兰文摘与引文数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:11856