基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像融合方法

• 作者: 杨伟 杨华 柴奇
• 来源期刊: 激光与红外
• 学科: 工学
• 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
• 年，卷（期）: 2009,（1）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 92-96
• 页数: 5页
• 分类号: TP391.4
• 字数: 4413字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5078.2009.01.025

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.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	杨华	电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室	47	389	12.0	16.0
2	柴奇	电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室	5	26	4.0	5.0
3	杨伟	电子工程学院安徽省红外与低温等离子体重点实验室	5	54	4.0	5.0