【摘要】：針對(duì)傳統(tǒng)的熱紅外與可見(jiàn)光圖像融合方法對(duì)比度低,容易出現(xiàn)邊緣細(xì)節(jié)、目標(biāo)等信息丟失或減弱的現(xiàn)象,提出一種顧及區(qū)域特征差異的熱紅外與可見(jiàn)光圖像多尺度融合方法。首先采用自適應(yīng)PCNN(脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(luò))模型和二維Renyi熵相結(jié)合的圖像分割方法,分別對(duì)紅外和可見(jiàn)光圖像進(jìn)行區(qū)域分割;然后利用非下采樣Contourlet變換對(duì)原圖像進(jìn)行多尺度多方向分解,根據(jù)區(qū)域的特征差異設(shè)計(jì)不同的融合規(guī)則,融合熱紅外與可見(jiàn)光圖像。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,該方法不僅能有效地融合熱紅外圖像的目標(biāo)特征,還能更多地保留可見(jiàn)光圖像豐富的背景信息,融合圖像對(duì)比度高,在視覺(jué)效果和客觀評(píng)價(jià)上優(yōu)于傳統(tǒng)融合方法。
[Abstract]:Aiming at the phenomenon that the traditional fusion methods of thermal infrared and visible light have low contrast, easy to appear edge details, and the information such as targets are lost or weakened, a multi-scale fusion method of thermal infrared and visible light images, which takes into account the difference of regional characteristics, is proposed. Firstly, an adaptive PCNN (Pulse coupled Neural Network) model and a two-dimensional Renyi entropy method are used to segment infrared and visible images, respectively. Then the non-downsampling Contourlet transform is used to decompose the original image in multi-scale and multi-direction, and different fusion rules are designed according to the difference of region characteristics, and the thermal infrared and visible light images are fused. The experimental results show that the proposed method can not only effectively fuse the target features of thermal infrared images, but also preserve the rich background information of visible images, and the contrast of fusion images is high. It is superior to the traditional fusion method in visual effect and objective evaluation.
【作者單位】： 武漢大學(xué)測(cè)繪遙感信息工程國(guó)家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室;武漢大學(xué)測(cè)繪學(xué)院;北京大學(xué)地球與空間科學(xué)學(xué)院;
【基金】：國(guó)家自然科學(xué)基金(41271456)~~
【分類號(hào)】：TP391.41

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本文編號(hào)：2268914