基于非抽样Contourlet变换的红外图像和可见光图像融合算法  

Fusion of Infrared and Visible Light Images Based on Nonsubsampled Contourlet Transform

作　　者：何国栋[1,2] 梁栋[1] 姚红[1] 夏颖[1] 李新华[1] 

机构地区：[1]安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,安徽合肥230039 [2]安徽师范大学物理与电子信息学院,安徽芜湖241000

出　　处：《微电子学与计算机》2009年第2期8-11,共4页Microelectronics & Computer

基　　金：国家自然科学基金项目(60772121);安徽省自然科学基金项目(070412065);安徽省高等学校自然科学研究项目(2005KJ005ZD);安徽大学211工程学术创新团队项目

摘　　要：分析了非抽样Contourlet变换(nonsubsampled contourlet transform,NSCT)的原理和优点,针对红外图像和可见光图像的特征,提出了一种新的基于NSCT图像融合算法,应用NSCT对图像进行多尺度、多方向分解,低频子带采取区域能量加权法融合,带通子带采取区域方差加权法融合,最后将融合的系数进行NSCT逆变换得到融合图像.实验表明,与其它融合算法比较,该算法融合图像效果较好.The advantage and principle of nonsubsampled Contourlet Transform(NSCT)are studied.Focusing on the features of infrared and visible light image with the same scene,a novel fusion algorithm is proposed based on NSCT.Firstly,the sources images are decomposed at different scales and directions,the low frequency subband coefficients and the the bandpass subband coefficients are obtained.Secondly,different fusion rules are applied in different subband coefficients.The regional energy fusion rule is applied in lo...

关 键 词：图像融合 CONTOURLET变换 非抽样CONTOURLET变换 

分 类 号：TP391.41[自动化与计算机技术—计算机应用技术]