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摘要
针对红外与可见光图像融合时细节信息提取不充分、算法复杂度高等缺点,本文提出一种降低算法复杂度、丰富细节信息的基于非降采样剪切波变换(NSST)和非负矩阵分解(NMF)的红外与可见光图像融合算法。该方法根据NSST算法对源图像分别进行多尺度、多方向稀疏分解,分别得到低频部分和高频部分。对低频部分采用基于改进的NMF融合规则;对高频部分采用拉普拉斯能量和视觉敏感度系数相结合的融合规则。最后,对低频融合部分和高频融合部分执行NSST逆变换得到最终的融合图像。实验结果表明,该融合方法不仅可以保证融合图像的清晰度,同时还可以缩短算法的运行时间。
- 出版日期2016
- 单位电子信息工程学院; 沈阳航空航天大学
