NSCT基的红外可见光图像融合算法提升细节与清晰度

本文主要探讨了"基于NSCT的红外与可见光图像融合算法"这一主题。NSCT (Nonsubsampled Contourlet Transform)，即非下采样轮廓波变换，是一种有效的图像处理工具，它能够在保持图像细节的同时实现多尺度分析。文章提出了一种创新的融合策略，旨在解决红外与可见光图像融合中的问题。 首先，作者对输入的红外和可见光图像进行NSCT分解，这种方法允许在不同尺度上分析图像，每个尺度的子带系数包含了不同频率成分的信息。对于低频子带，融合规则是利用区域能量和方差来构建决策值，然后结合决策值选择最大和加权平均的方式，以保留图像的关键特征和细节。这样做的目的是增强图像的稳定性，同时不失去重要的视觉信息。 对于高频子带，作者采用了不同的处理方式。最高层采用像素绝对值选大法，这种方法有助于突出高频部分的边缘和细节，而高频子带的其他层则应用基于区域能量匹配度的区域方差选大法，这有助于减少噪声并保持图像的自然结构。 最终，融合后的系数通过NSCT逆变换进行重构，形成融合后的图像。实验结果显示，这种基于NSCT的融合方法能够有效地整合红外图像的热源信息和可见光图像的丰富色彩与细节，显著提高了图像的清晰度和目标识别度。这对于军事监控、作战指挥、电子产品检测以及资源探测等应用场景具有重要意义，能够在低光照条件或复杂环境中提供更准确的信息支持。 这项研究不仅展示了NSCT在图像融合领域的潜力，而且提供了一种实用的融合策略，为实际应用中的红外与可见光图像融合提供了新的解决方案。通过这种方式，可以提高图像质量，增强目标识别能力，并为各种应用场景带来显著的优势。