卷积神经网络结合NSST的红外与可见光图像融合

传统的多尺度红外与可见光图像融合方法,所提取的图像特征固定,并不能很好的应用于各类复杂的图像环境,而深度学习可以自主选择合适图像特征,改良特征提取单一性问题,因此提出一种基于卷积神经网络与非下采样剪切波变换（NSST）相结合的红外与可见光图像融合方法。首先,用卷积神经网络提取红外目标与背景的二分类图,利用调频（FT）显著性检测算法对分类图进行精准分割,同时,利用NSST将源图像多尺度、多方向进行分解;其次,利用目标显著性结合自适应模糊逻辑算法进行低频子带融合,利用高频系数局部方差对比度方法进行高频子带融合;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算法,该方法在信息熵、平均梯度、空间频率、互信息和交叉熵等多个客观评价指标上至少分别提高了0.01%、0.30%、1.43%、2.32%、1.14%。一定程度提高了融合图像对比度,丰富了背景细节信息,更有利于人眼识别,可以广泛的应用于光电侦察、光电告警、多传感器信息融合等光电信息领域。