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基于雙邊濾波和NSST的紅外與可見(jiàn)光圖像融合
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作者:
作者單位:

南京理工大學(xué) 自動(dòng)化學(xué)院,

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Infrared and Visible Image Fusion Based on Bilateral Filters and NSST
Author:
Affiliation:

College of Automation,Nanjing University of Science Technology,Nanjing,

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    摘要:

    針對傳統圖像融合容易導致目標信息減弱、背景細節不清晰的問(wèn)題,提出一種基于非下采樣剪切波變換(Non-subsampled Shearlet Transform, NSST)和雙邊濾波的融合算法。首先,利用雙邊和高斯濾波器處理紅外與可見(jiàn)光圖像,得到包含紅外目標的大尺度邊緣圖像;然后,采用NSST分解紅外與可見(jiàn)光圖像,得到相應的高頻和低頻子帶系數,低頻部分利用已得的大尺度邊緣圖像指導加權,高頻部分采用絕對值取大的方法;最后將融合后的各頻帶系數經(jīng)過(guò)NSST逆變換得到融合結果。實(shí)驗結果顯示,該方法既能有效突出紅外目標,又充分保留了可見(jiàn)光圖像中的背景信息,在信息熵、互信息和峰值信噪比等客觀(guān)評價(jià)指標上也都優(yōu)于傳統的融合算法。

    Abstract:

    In traditional infrared and visible image fusion results, target is tend to be weakened and details of background are blurred. To solve these problems, a new fusion algorithm based on bilateral filters and non-subsampled shearlet transform (NSST) is proposed. Firstly, bilateral and Gaussian filters are applied in source images to obtain the image which includes large-scale edges and infrared target information. Then, the source images are decomposed into low and high frequency sub-bands by NSST. The image with large-scale edges is used to guide the fusion of the low frequency sub-band, and the rule of maximum absolute value selection is used for the fusion of high frequency sub-bands. Finally,Sperform the inverse transform in order to obtain the final fusion result. Experiments demonstrate that the proposed fusion method can obviously highlight the target area, preserve details of the background area, and the quality evaluation indexes including entropy, mutual information, and peak signal to noise ratio is increased compared with conventional algorithnm.

    參考文獻
    相似文獻
    引證文獻
引用本文

徐丹萍,王海梅.基于雙邊濾波和NSST的紅外與可見(jiàn)光圖像融合計算機測量與控制[J].,2018,26(4):201-204.

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歷史
  • 收稿日期:2017-08-17
  • 最后修改日期:2017-09-04
  • 錄用日期:2017-09-05
  • 在線(xiàn)發(fā)布日期: 2018-04-23
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