基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

摘要：

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法.该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上.通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数.运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图.低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数.带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数.融合图像通过NSCT逆变换可以得到.仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显.

关键词：脉冲耦合神经网络(PCNN)、区域特征、图像融合、非下采样Contourlet变换(NSCT)、红外与可见光

所属期刊栏目：52

分类号：TP391(计算技术、计算机技术)

资助基金：辽宁省教育厅基金项目L2014079

在线出版日期：2016-08-08（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：186-190