红外与可见光图像融合：基于NSST和颜色空间的方法

"这篇论文研究了一种基于非亚采样小波 shearlet 变换（NSST）域的红外和彩色可见光图像融合方法。该方法首先将 RGB 空间的彩色可见光图像转换到更适合人类视觉系统的颜色空间，接着利用 NSST 提取图像的细节信息，对颜色空间的非彩色分量和红外图像进行 NSST 分解。在分解后的低频系数中，采用基于方向信息测度的系数选择方案，高频系数则采用基于隐马尔可夫树（HMT）模型的系数选择方案。经过选择融合的低、高频系数再进行 NSST 的逆变换，得到的融合图像作为新的非彩色分量，与原有的分量一起逆变换回 RGB 空间，生成最终的融合图像。仿真实验表明该方法有效提升了融合图像的质量。" 本文是关于图像处理和融合技术的一篇学术论文，具体关注的是红外和彩色可见光图像的融合。融合技术在多种领域，如军事侦察、遥感监测和医学成像中都具有广泛的应用。论文提出了一种创新的方法，利用非亚采样小波 shearlet 变换的优势来改善融合图像的质量。 NSST 是一种多分辨率分析工具，它能够有效地捕捉图像的几何特征和边缘信息，特别是在处理具有复杂结构的图像时表现突出。论文中，作者首先将原始的 RGB 彩色图像转换到一个更利于视觉感知的颜色空间，这通常是为适应人类视觉系统对不同颜色敏感性的特性。随后，非彩色分量和红外图像在 NSST 域内进行分解，这样可以更好地提取和保留图像的细节。 对于 NSST 分解后的系数，论文采用了不同的融合策略。低频系数的选择基于方向信息，这有助于保持图像的整体结构和连续性；而高频系数则利用了 HMT 模型，该模型能有效描述图像的纹理和局部变化，确保融合图像的细节丰富度。 融合过程完成后，通过 NSST 的逆变换将低频和高频融合系数还原，生成的非彩色分量与原始颜色空间的其他分量组合，再逆变换回 RGB 空间，最终得到融合图像。这种方法的实验结果证明了其在保留图像关键信息和提高视觉效果方面的有效性。 这篇论文的研究成果提供了一种高效且高质量的红外和彩色可见光图像融合技术，对于提升图像处理领域的技术发展具有重要意义。通过 NSST 和 HMT 的结合，可以实现更好的图像特征保留和融合，有助于在实际应用中提高信息提取的准确性和可靠性。