基于QPSO和统计特征的红外与可见光图像融合

• 作者: 刘国梅 孙新德 薄树奎
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 QPSO 邻域统计 融合策略
• 年，卷（期）: 2014,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 900-904
• 页数: 5页
• 分类号: TP391
• 字数: 4007字
• 语种: 中文

摘要

为解决红外图像与可见光图像融合中融合图像质量不高问题，提出了一种结合量子粒子群优化和邻域统计的图像融合方法。红外和可见光源图像经过多尺度分解成为低频和高频子带。对低频子带，采用系数加权平均的融合策略，并通过量子粒子群优化方法搜索最优的融合权值；对于高频子带，采用受邻域统计信息调制的系数比较取大融合策略，通过逆变换重构图像得到融合结果。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，且融合效果优于其它一些算法。

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	刘国梅	郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系	18	85	5.0	9.0
3	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