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摘要:
为了克服当前较多可见光与红外图像融合方法在通过图像能量特征融合图像时,忽略了图像的全局相对亮度特征,导致融合图像存在红外目标表达能力弱等问题,文章引入非下采样Shearlet变换,通过测量图像的相对亮度来融合图像.借助NSST变换来处理输入图像,解析出图像的低频和高频系数;采用区域能量函数,对区域图像所含的能量特征进行测量,利用图像的全局均值和区域均值,构造相对亮度测度模型,求取区域图像的相对亮度特征,并将区域图像的能量特征和相对亮度特征结合,对低频系数完成加权融合;利用图像的行、列、对角维度上的频率值,建立四维细节测量因子,以计算出图像的细节特征,完成高频系数融合,从而求取融合图像.实验结果表明,较当前算法的融合图像,所提算法不仅能更好的显示出图像的细节内容,而且还能更好的表达图像中的红外目标内容.
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内容分析
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关键词热度
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文献信息
篇名 基于非下采样Shearlet变换耦合相对亮度测度的可见光与红外图像融合算法
来源期刊 光学技术 学科 工学
关键词 图像融合 可见光与红外图像 非下采样Shearlet变换 相对亮度测度模型 四维细节测量因子 能量特征
年,卷(期) 2022,(2) 所属期刊栏目 光学图像处理与识别|Optical Image Precessing & Recognition
研究方向 页码范围 244-249
页数 6页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI
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研究主题发展历程
节点文献
图像融合
可见光与红外图像
非下采样Shearlet变换
相对亮度测度模型
四维细节测量因子
能量特征
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
光学技术
双月刊
1002-1582
11-1879/O4
大16开
北京市海淀区中关村南大街5号
2-830
1975
chi
出版文献量(篇)
4591
总下载数(次)
6
相关基金
国家自然科学基金
英文译名:the National Natural Science Foundation of China
官方网址:http://www.nsfc.gov.cn/
项目类型:青年科学基金项目(面上项目)
学科类型:数理科学
江苏省自然科学基金
英文译名:Natural Science Foundation of Jiangsu Province
官方网址:http://www.jsnsf.gov.cn/News.aspx?a=37
项目类型:
学科类型:
论文1v1指导