NSST红外与可见光图像融合算法：显著图与对比度增强

"基于NSST的红外与可见光图像融合算法" 本文主要介绍了一种创新的图像融合技术，该技术利用非下采样剪切波变换（NSST）来融合红外与可见光图像。红外图像和可见光图像由于各自的特点，如红外图像在低光照环境下能捕捉温度信息，而可见光图像则提供丰富的色彩和细节信息，因此，它们的融合对于多种应用（如监控、目标检测和识别等）具有重要意义。 NSST是一种多分辨率分析工具，能够有效捕捉图像的边缘和细节信息。在提出的融合算法中，首先对经过配准的红外和可见光图像进行NSST变换，将其分解为低频子带图像和多个尺度、多个方向的高频子带图像。低频子带通常包含图像的基本结构信息，而高频子带则包含了图像的细节部分。 对于低频子带的融合，算法采用基于显著图的方法。显著图可以突出图像中的关键特征和感兴趣区域，通过这种方式，融合规则能够优先保留并结合两幅图像中的重要结构信息。而对于高频子带，考虑到人眼对局部对比度的敏感性，算法采用了基于改进的区域对比度的融合策略。这种策略能够增强融合图像的局部细节，同时避免过度增强噪声。 在完成低频和高频子带的融合后，通过NSST的逆变换将融合后的子带重新组合成完整的融合图像。实验结果证明，与传统的基于NSCT（非下采样小波变换）或NSST的融合方法相比，该算法能够更有效地提取和结合红外与可见光图像中的关键信息，从而获得更好的视觉效果和更高的信息保真度。 该研究对于提升红外与可见光图像融合的质量和应用性能具有实际价值，特别是在夜间视觉、军事侦察和环境监测等领域。同时，该算法也展示了NSST在图像处理中的潜力，尤其是在处理复杂图像信息融合问题时的优势。这项工作为图像融合技术提供了新的思路，并为进一步优化和改进图像融合算法奠定了基础。