NSCT域红外可见光图像融合：四阶相关系数的高效融合策略

本文主要探讨了"基于NSCT域四阶相关系数的红外和可见光图像融合"这一主题。非下采样Contourlet变换（NSCT）是一种高效的多尺度和多方向分析工具，它在图像处理领域有着广泛的应用。在这个研究中，作者提出了一种新颖的图像融合方法，利用NSCT的特点，结合红外和可见光图像的特性。 首先，融合过程从原始图像开始，通过NSCT进行多尺度和多方向分解，这样能够捕捉到图像的不同细节层次。对于分解得到的低频分量，考虑到红外和可见光图像在物理性质上的区别，比如热辐射和可见光的差异，作者采用了一种基于区域平均梯度的融合策略。这种方法旨在平衡两种图像的对比度，同时保持目标区域的清晰度。 然而，对于高频分量，由于它们包含更多的细节信息，作者引入了四阶相关系数作为匹配策略。四阶相关系数能够衡量图像局部像素间复杂的相关性，选择最匹配的高频系数有助于保持图像的边缘和纹理特征。这种策略使得融合后的图像在保持红外图像的热成像效果的同时，也能融入可见光图像的色彩和细节。 最后，经过NSCT逆变换，将融合后的系数重新组合成融合图像。实验结果显示，这个融合算法在目标信息保留、图像信息量提升以及主观视觉效果和客观评价方面表现出色。它不仅能够提高图像的整体质量和可视性，而且在处理红外和可见光图像间的融合问题时，显示出了较高的精度和鲁棒性。 这篇文章提供了一种创新的图像融合技术，利用NSCT的特性结合四阶相关系数，有效地整合了红外和可见光图像，这在军事、安全监控、遥感等领域具有重要的应用潜力。这项工作不仅提升了图像融合的质量，也为相关领域的研究者提供了新的思路和技术支持。