DWT、NSCT和改进PCA协同组合红外偏振图像融合

基金项目: 中北大学动态测试技术重点实验室开放基金目(ZDSYSJ2015005)%教育部高等学校博士学科点专项科研资助(博导类)(20121420110004)

详细信息

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.
- 图像融合 /
- 红外偏振 /
- 协同融合 /
- DWT /
- NSCT /
- PCA

1.	马晓雄，熊晓燕，兰媛，乔葳. 金属棒材表面缺陷的机器视觉检测方法研究. 机械设计与制造. 2023(04): 196-200+205 . 百度学术
2.	姜迈，沙贵君，李宁. 基于PUCS与DTCWT的红外与弱可见光图像融合. 红外技术. 2022(07): 716-725 . 本站查看
3.	丁慧洁. 基于非下采样剪切波特征提取的SAR图像目标识别方法. 探测与控制学报. 2020(01): 75-80 . 百度学术
4.	杜进楷，龙海莲，丁冬冬，陈世国. 基于非下采样Shearlet变换的CNN图像融合算法. 电声技术. 2019(03): 37-41+73 . 百度学术
5.	侯思祖，陈宇. 基于NSST和自适应稀疏表示的紫外光与可见光图像融合. 半导体光电. 2019(03): 401-406+411 . 百度学术
6.	杜进楷，丁冬冬，龙海莲，陈世国. 基于NSST和稀疏表示相结合的图像融合算法. 电脑知识与技术. 2019(15): 217-221 . 百度学术
7.	邓辉，王长龙，胡永江，张玉华. 脉冲耦合神经网络在图像融合中的应用研究. 电光与控制. 2019(11): 19-24 . 百度学术
8.	谭海佩，巩青歌，刘曼，罗杰. 基于NSST和模糊隶属度的红外图像增强算法. 激光杂志. 2017(07): 88-93 . 百度学术
9.	葛雯，姬鹏冲，赵天臣. NSST域改进NMF的红外与可见光图像融合. 光电工程. 2016(04): 73-77+83 . 百度学术
10.	潘贇，赵喜玲. NSST域高斯模糊逻辑的图像融合. 应用激光. 2016(03): 351-356 . 百度学术