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基于QPSO和统计特征的红外与可见光图像融合

孙新德,  刘国梅,  薄树奎

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文章导航 > 红外技术  > 2014 >  (11): 900-904
孙新德, 刘国梅, 薄树奎. 基于QPSO和统计特征的红外与可见光图像融合[J]. 红外技术, 2014, (11): 900-904.
引用本文: 孙新德, 刘国梅, 薄树奎. 基于QPSO和统计特征的红外与可见光图像融合[J]. 红外技术, 2014, (11): 900-904.
shu
SUN Xin-de, LIU Guo-mei, BO Shu-kui. Fusion Algorithm for Infrared and Visible Light Images Based on QPSO and Neighbor Statistic Features[J]. Infrared Technology , 2014, (11): 900-904.
Citation: SUN Xin-de, LIU Guo-mei, BO Shu-kui. Fusion Algorithm for Infrared and Visible Light Images Based on QPSO and Neighbor Statistic Features[J]. Infrared Technology , 2014, (11): 900-904.
shu

基于QPSO和统计特征的红外与可见光图像融合

  • 郑州航空工业管理学院 计算机科学与应用系 河南 郑州 450015

  • 郑州航空工业管理学院

基金项目: 国家自然科学基金项目，编号41001235。
详细信息

  • 中图分类号: TP391

Fusion Algorithm for Infrared and Visible Light Images Based on QPSO and Neighbor Statistic Features

    摘要
  • 摘要: 为解决红外图像与可见光图像融合中融合图像质量不高问题，提出了一种结合量子粒子群优化和邻域统计的图像融合方法。红外和可见光源图像经过多尺度分解成为低频和高频子带。对低频子带，采用系数加权平均的融合策略，并通过量子粒子群优化方法搜索最优的融合权值；对于高频子带，采用受邻域统计信息调制的系数比较取大融合策略，通过逆变换重构图像得到融合结果。实验结果表明该算法能够很好地将红外图像与可见光图像进行融合，且融合效果优于其它一些算法。
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