| 基于自适应NSST—PCNN的红外与可见光图像融合方法研究 |
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| 引用本文： | 李向阳,曹宇彤,陈笑,宦克为,王迪.基于自适应NSST—PCNN的红外与可见光图像融合方法研究[J].长春理工大学学报,2021,44(5):12-18. |
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| 作者姓名： | 李向阳 曹宇彤 陈笑 宦克为 王迪 |
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| 作者单位： | 长春理工大学 理学院,长春 130022;中移建设有限公司吉林分公司,长春 130112 |
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| 摘 要： | 传统的红外与可见光图像融合方法存在着对比度不高、背景细节信息保留不理想的问题,为解决此类问题,提出了一种非下采样剪切波变换(Non-subsampled Shearlet Transform,NSST)结合自适应脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)的方法.利用NSST将源图像多尺度地分解成低频子带和高频子带;针对图像低频子带融合,采用自适应模糊逻辑加权平均融合规则;对于图像高频子带融合,采用自适应PCNN的算法;最后,通过NSST逆变换得到融合后图像.实验结果表明,相比于传统图像融合方法,本方法在信息熵、空间频率、平均梯度、互信息和交叉熵等多个客观评价指标上至少分别提高了1.54％、4.52％、3.52％、9.14％、0.12％,提高了融合图像的对比度,保留了背景细节信息,取得更好的融合效果.
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| 关 键 词： | 图像融合 非下采样剪切波变换 脉冲耦合神经网络 模糊逻辑 |
Research on Infrared and Visible Image Fusion Method Based on Adaptive NSST-PCNN |
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| LI Xiang-yang,CAO Yu-tong,CHEN Xiao,HUAN Ke-wei,WANG Di.Research on Infrared and Visible Image Fusion Method Based on Adaptive NSST-PCNN[J].Journal of Changchun University of Science and Technology,2021,44(5):12-18. |
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| Authors: | LI Xiang-yang CAO Yu-tong CHEN Xiao HUAN Ke-wei WANG Di |
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