基于NSCT域平均梯度能量驱动红外与可见光图像融合算法

作者：贾鑫

来源：吉林化工学院学报, 2023, 40(03): 86-92.

DOI：10.16039/j.cnki.cn22-1249.2023.03.017

• 红外图像
• 可见光图像
• 脉冲耦合神经网络
• 平均梯度能量
• 非下采样轮廓波变换

针对红外与可见光图像融合造成的成像边缘存在模糊区域问题，提出一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet, NSCT)域平均梯度能量驱动的红外图像(IFR)与可见光图像(VBI)融合算法，首先对IFR和VBI分别进行NSCT变换，得到低频、中频、高频子带系数，低频融合采用平均梯度能量(Average Gradient Energy, AVGE)取最大的方法进行融合，中频融合采用空间频率(Spatial Frequency, STF)取最大值进行融合，高频提出了一种平均梯度能量驱动脉冲耦合神经网络(Average Gradient Energy Pulse Coupled Neural Network, AVGE-PCNN)的融合方法进行融合，采用逆非下采样轮廓波变换(Inverse Nonsubsampled Contourlet Transform, INSCT)得到最终融合图像，实验采用三组不同场景的IFR和VSI图像进行融合处理。通过对比实验证明，提出的融合方法在改善图像边缘模糊方面效果良好，主观评估和客观评价均优于DWT、DTCWT、NSCT算法。

• 出版日期2023
• 单位北华大学