基于变分多尺度的红外与可见光图像融合

为解决变换域融合法对强噪声抑制能力差的问题,提出一种基于变分多尺度分解的红外与可见光图像融合方法.首先对待融合图像分别进行变分多尺度分解,获得纹理分量和结构分量.采用引导滤波的方法进行待融合图像的纹理分量融合,在结构分量融合上提出一种以相位一致性、清晰度、亮度综合信息来权衡融合权重的方法,最后将两幅图像融合后的纹理分量和结构分量相加获取最终融合图像.实验结果从主观观察和客观指标看,本文方法在清晰度和细节信息上比离散小波变换（discrete wavelet transform）法、非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform）法、稀疏表示（sparse representation）法、剪切波变换（shearlet transform）法都要高.     

一种改进含噪多聚焦图像融合方法

针对目前多聚焦图像融合方法处理含噪图像缺乏有 效性而导致融合效果较差的问题,提出一种引导滤波结合脉冲耦合神经网络(PCNN)的非下采 样Shearlet变换(NSST)域内多聚焦图像融合方法。 首先,分别对待融合多聚焦图像进行NSST获取其相应高频子带和低频子带系数;对高 频子带系数,通过引导滤波结合改进简化PCNN模型设置融合规则;提取相位一致性、清晰 度和亮度等底层视觉特性,指导低频子带系数融合权重;最后反NSST获取最终融合结 果。实验结果表明,本文方法能够在噪声干扰情况下有效完成多聚焦融合,并且边缘和纹理 信息保持较好,当20标准差噪声时互信息提升了近0.15具有有效性。