DWT、NSCT和改进PCA协同组合红外偏振图像融合

Infrared Polarization Image Fusion Using the Synergistic Combination of DWT, NSCT and Improved PCA

摘要: 为充分保留红外光强和偏振图像细节、强度等信息,综合多算法的优势性能,提出一种DWT、NSCT和改进PCA的多算法协同组合融合新方法,在考虑3种算法互补协同关系基础上,充分保留源图重要目标和细节信息.首先,用离散小波变换(DWT)将源图分解为高低频分量,低频用非下采样轮廓波变换(NSCT)再次分解;其次,对主成分分析法(PCA)进行权值改进,分块融合NSCT分解所得低频分量;然后,提出"相关系数-局部能量-局部标准差"规则融合NSCT分解所得高频,用"层内对比度"规则融合DWT分解所得高频;最后,NSCT逆变换重构所得图像作为DWT低频融合图,再用DWT逆变换获得最终融合图像.实验结果表明,所提方法在视觉效果、细节层次及保留等方面比单一或简单组合方法更具优势,对不同场景适应性较强.