基于邻域统计信息的红外与可见光图像融合

作     者：孙新德 薄树奎 SUN Xin-de;BO Shu-kui

作者机构：郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系河南郑州450015 

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 

出 版 物：《激光与红外》 (Laser & Infrared)

年 卷 期：2014年第44卷第3期

页      码：339-342页

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。

主 题 词：图像融合 多尺度分解 邻域统计 融合规则 

学科分类：081203[081203] 08[工学] 0835[0835] 0812[工学-测绘类] 

核心收录：

D　O　I：10.3969/j.issn.1001-5078.2014.03.26

馆 藏 号：203159602...