NSCT融合方法：提升红外与可见光图像融合效果

"基于NSCT的红外与可见光图像融合方法 (2013年) - 使用非下采样轮廓波变换(NSCT)结合局部区域融合规则来解决红外与可见光图像融合过程中的亮点目标丢失和背景信息不清晰问题。通过NSCT对图像进行多尺度、多方向分解，对低频子带采用加权平均融合规则，高频子带使用系数值选大与局部均方差结合的融合规则，最后通过逆NSCT得到融合图像。实验显示该方法在主观和客观评价上有效，优于其他参考算法。" 本文是工程技术领域的论文，主要探讨了如何改进红外与可见光图像的融合技术。传统方法在融合过程中往往导致亮点目标信息丢失，同时背景信息不够清晰，这对图像识别和分析带来了挑战。作者张惊雷和赵俄英提出了一个创新的解决方案，即基于非下采样轮廓波变换（NSCT）的融合方法，同时结合了局部区域融合规则。 NSCT是一种图像分析工具，它能对图像进行多尺度、多方向的分解，这有助于捕获图像的不同特征层次。在该方法中，对于图像的低频子带（包含主要的图像结构信息），采用加权平均取均值的融合规则，这样可以保留图像的整体结构。而对于高频子带（包含细节和边缘信息），作者采用了更为复杂的融合策略：结合系数值选大和局部均方差。系数值选大能确保重要特征的保留，而局部均方差则用于评估局部区域的变异性，有助于增强图像的对比度和细节表现。 在实际应用中，这种方法通过逆NSCT将融合后的系数转换回图像空间，从而得到融合图像。实验结果显示，该算法在主观视觉效果和客观评价指标上都表现出色，相比其他已有的融合算法，能够提供更理想的结果。这些结果表明，该方法在图像融合领域具有较高的实用价值，尤其是在需要同时保持目标细节和整体信息的场景中，如军事侦察、遥感监测和夜视成像等领域。 基于NSCT的红外与可见光图像融合方法通过精细地处理不同频带的信息，实现了对亮点目标的保护和背景信息的清晰化，提高了图像融合的质量，对后续的图像处理和分析工作提供了有力的支持。这一研究为图像融合技术的发展开辟了新的路径，特别是在处理多模态图像数据时，这种融合策略可能带来更好的性能。