红外可见光图像融合新算法：基于Trous-contourlet变换与区域能量

本文主要探讨了一种创新的图像融合方法，即"基于Trous-Contourlet变换的红外与可见光图像融合算法"。Trous-Contourlet变换是一种在多分辨分析领域广泛应用的高级数学工具，它结合了小波变换的局部聚焦特性和傅里叶变换的频率分析特性，为图像处理提供了更丰富的信息表示。在这个研究中，作者提出了一种针对红外和可见光图像融合的新策略。 首先，作者利用Trous-Contourlet变换对图像进行多分辨率分解。这种分解允许对图像的不同细节层次进行处理，从而更好地捕捉图像中的特征。Trous-Contourlet变换在不同尺度和方向上提供了一种精细的频域表示，这对于区分红外和可见光图像中可能存在的差异至关重要。 接着，作者提出了一个关键的融合规则，即根据区域能量来选择变换域中各带通方向的高频子带系数。通过计算图像区域内的能量分布，可以衡量两种图像在特定位置的相似度。这种方法考虑了图像局部的统计特性，增强了融合的自然性和平移不变性，即即使图像在空间上稍有位移，也能保持融合效果的一致性。 在实际应用中，这种算法被应用于红外图像与可见光图像的融合，结果显示其能够有效地整合两种图像的信息，提高整体图像的质量和可读性。与传统的融合方法相比，基于Trous-Contourlet变换的融合方法在保持图像细节的同时，减少了伪影和失真，从而提高了融合后的图像对比度和清晰度。 这项工作不仅展示了Trous-Contourlet变换在图像融合领域的潜力，还提供了一种实用的融合策略，特别是在处理红外和可见光图像这类具有明显差异的多光谱数据时。通过这种方式，研究人员和工程师们能够利用这两种互补的信息源，提升各种应用场景下的视觉效果和信息提取能力。