结合NSCT与引导滤波的图像融合方法

基金项目: 国家自然科学基金项目(61272195)

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Image Fusion Method Combining Non-subsampled Contourlet Transform and Guide Filtering

摘要: 针对可见光和红外图像进行图像融合时,红外图像细节信息丢失严重、边缘模糊和可见光图像对比度不足等问题,提出一种结合非下采样轮廓波变换(Non-subsampled contourlet transform,NSCT)与引导滤波的图像融合方法.首先采用模糊逻辑算法对可见光图像进行增强提高其对比度,突出图像的有效信息;再对增强后的可见光和红外图像进行NSCT分解得到低频与高频子带;然后对红外图像的高频子带采用改进后的引导滤波增强边缘等细节信息;其次使用平均梯度策略和模糊逻辑策略对高、低频子带进行融合;最后利用NSCT逆变换得到融合后的图像.通过在不同数据集上的实验结果表明,该方法在信息熵、标准差和互信息等评价指标上均要优于其他几种方法,验证了本文所提方法的有效性和优越性.
- 非下采样轮廓波 /
- 引导滤波 /
- 模糊逻辑算法 /
- 平均梯度

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