基于非子采样Contourlet变换的红外与可见光图像区域融合算法

"这篇论文提出了一种基于非采样Contourlet变换的红外与可见光图像区域分割融合算法。利用NSCT对红外图像进行区域分割，根据目标物理特性，然后分别采用不同的融合规则对目标区域和背景区域的NSCT系数进行融合。最后通过逆NSCT得到融合图像。实验结果表明，该算法优于传统的基于像素的方法，包括基于小波的融合方法和基于NSCT的融合方法。关键词：图像融合、非采样Contourlet变换、区域分割、100.0100、350.2660、110.3080。" 本文研究的是红外与可见光图像的融合技术，这是一种在图像处理和计算机视觉领域常见的增强图像信息的技术。主要关注点在于如何有效地结合两种不同光谱的图像信息，以提高识别和分析的准确性。 首先，非采样Contourlet变换（NSCT）是该算法的核心工具。NSCT是对传统小波变换的扩展，它保留了多分辨率分析的优点，并增加了方向敏感性，特别适合处理边缘和角点丰富的图像。在图像融合中，NSCT能够更精细地分解图像的频域信息，从而提供更好的细节保持和重构能力。 接着，算法对红外图像进行区域分割。这是因为红外图像通常能提供关于目标温度或热辐射的信息，而这些信息对于识别特定物体（如人体、车辆等）至关重要。通过根据目标的物理特性（如温度差异）来划分区域，可以确保重要信息的精确提取。 在NSCT变换后，针对目标区域和背景区域应用不同的融合规则。这种策略考虑到了不同区域可能包含的不同信息类型，允许更灵活的融合策略，以最大化保留各自图像的优势。例如，目标区域可能需要更多的细节信息，而背景区域则可能侧重于整体结构和纹理的保持。 最后，通过逆NSCT操作，将融合后的系数重新构建为图像。这个步骤保证了融合图像在空间域的连续性和视觉质量。 实验结果显示，与基于像素的传统方法相比，如基于小波的融合方法，以及基于NSCT的融合方法，所提出的区域分割算法在保留关键信息和提高图像融合性能方面具有优势。这表明，结合NSCT和区域分割策略可以有效提升红外与可见光图像融合的效果，对于目标检测、识别和监控等应用具有重要意义。 该研究贡献了一种创新的图像融合技术，它利用了非采样Contourlet变换的特性，结合区域分割策略，提高了红外与可见光图像的融合质量，特别是在目标识别和信息提取方面。这一方法对于军事、安全监控、遥感等领域具有广泛的应用前景。