|
|||||
|
|
| 基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合 | |
| 作者单位： | ;1.沈阳理工大学信息科学与工程学院 |
| 摘 要： | 针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法。该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上。通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数。运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图。低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数。带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数。融合图像通过NSCT逆变换可以得到。仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显。 |
| 关 键 词： | 脉冲耦合神经网络(PCNN) 区域特征 图像融合 非下采样Contourlet变换(NSCT) 红外与可见光 |
Infrared and visible image fusion based on PCNN and region characters |
|
| Abstract: | |
| Keywords: | |