首页 | 本学科首页   官方微博 | 高级检索  
     

基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法
引用本文:柴奇,杨华,杨伟. 基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法[J]. 激光与红外, 2009, 39(1): 92-96
作者姓名:柴奇  杨华  杨伟
作者单位:电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室,安徽,合肥,230037;电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室,安徽,合肥,230037;电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室,安徽,合肥,230037
基金项目:安徽省重点实验室基金(No.2007A0103013Y)资助
摘    要:针对同一场景的红外与可见光图像融合,提出了一种基于非采样Contourlet变换(NSCT)和改进的脉冲耦合神经网络(IPCNN)的图像融合新算法。首先利用NSCT对图像进行多尺度、多方向稀疏分解,然后针对各带通方向高频子带系数的选择,提出了一种应用IPCNN计算图像匹配度的融合策略。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中的重要信息提取并注入到融合图像中,与其他方法相比较,取得了更好的融合效果,提高了融合图像的质量。

关 键 词:图像融合  非采样Contourlet变换  脉冲耦合神经网络  平移不变性

Infrared and Visible Image Fusion Method Based on Nonsubsampled Contourlet Transform
CHAI Qi,YANG Hu,YANG Wei. Infrared and Visible Image Fusion Method Based on Nonsubsampled Contourlet Transform[J]. Laser & Infrared, 2009, 39(1): 92-96
Authors:CHAI Qi  YANG Hu  YANG Wei
Affiliation:Key Lab of Infrared and Low Temperature Plasma of Anhui Province,Hefei Electronic Engineering Institute,Hefei 230037,Anhui
Abstract:Focusing on infrared and visible image fusion of the same scene,a new image fusion algorithm based on nonsubsampled contourlet transform(NSCT)and improved pulse-coupled neural networks(IPCNN)was proposed.Firstly image was decomposed sparse with various scales and directional features using NSCT,and then a calculation matching selection principle with the varieties of directional bandpass subband coefficients based on IPCNN was developed.Compared with other methods,the results of experiment show that the pro...
Keywords:image fusion  nonsubsampled contourlet transform  pulse-coupled neural networks  translation invariance  
本文献已被 CNKI 维普 万方数据 等数据库收录!
点击此处可从《激光与红外》浏览原始摘要信息
点击此处可从《激光与红外》下载全文
设为首页 | 免责声明 | 关于勤云 | 加入收藏

Copyright©北京勤云科技发展有限公司  京ICP备09084417号