基于邻域统计信息的红外与可见光图像融合

• 作者: 孙新德 薄树奎
• 来源期刊: 激光与红外
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 多尺度分解 邻域统计 融合规则
• 年，卷（期）: 2014,（3）
• 所属期刊栏目: 图像与信号处理
• 页码范围: 339-342
• 页数: 4页
• 分类号: TP391
• 字数: 3006字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-5078.2014.03.26

摘要

针对红外图像与可见光图像的融合问题，提出了一种基于邻域统计信息的图像融合新算法。首先对图像进行多尺度分解，得到一系列子带系数，然后针对各子带系数的物理特性，提出了高低频规则不同的图像融合算法。对于图像低频部分，首先定义基于邻域统计信息的目标和场景特征参数，然后设计了加权系数自适应变化的加权平均融合策略；对于图像高频部分，首先定义邻域系数分布特征参数，然后设计了受邻域统计信息调制的系数比较取大融合策略。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进行融合，且融合效果优于其他一些算法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	孙新德	郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系	21	172	7.0	12.0
2	薄树奎	郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系	24	145	7.0	11.0