一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法

• 作者: 向天烛 徐振亮 闫利 高熔溶
• 来源期刊: 武汉大学学报（信息科学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 区域分割 脉冲耦合神经网络 Renyi熵
• 年，卷（期）: 2017,（7）
• 所属期刊栏目: 学术论文
• 页码范围: 911-917
• 页数: 7页
• 分类号: TP751
• 语种: 中文
• DOI: 10.13203/j.whugis20141007

摘要

针对传统的热红外与可见光图像融合方法对比度低,容易出现边缘细节、目标等信息丢失或减弱的现象,提出一种顾及区域特征差异的热红外与可见光图像多尺度融合方法.首先采用自适应PCNN(脉冲耦合神经网络)模型和二维Renyi熵相结合的图像分割方法,分别对红外和可见光图像进行区域分割;然后利用非下采样Contourlet变换对原图像进行多尺度多方向分解,根据区域的特征差异设计不同的融合规则,融合热红外与可见光图像.实验结果表明,该方法不仅能有效地融合热红外图像的目标特征,还能更多地保留可见光图像丰富的背景信息,融合图像对比度高,在视觉效果和客观评价上优于传统融合方法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	闫利	武汉大学测绘学院	144	1172	19.0	28.0
2	向天烛	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	4	35	3.0	4.0
6	徐振亮	北京大学地球与空间科学学院	2	7	2.0	2.0
7	高熔溶	武汉大学测绘遥感信息工程国家重点实验室	2	8	2.0	2.0