结合NSST和LC显著性的红外与可见光图像融合

摘要

本文为了将红外图像的全局信息与可见光图像的细节信息进行有效结合,进一步提高融合后图像的质量,提出了一种结合非下采样剪切波变换(NSST)和视觉显著性优点的红外和可见光图像融合方法。首先,通过NSST变换将图像分解成为低频子带与高频子带,并采集图像的LC显著图。然后对低频子带利用视觉显著性来指导系数融合,高频子带采用基于区域能量的方法进行融合。最后,利用逆变换得到融合图像。实验结果表明,本文方法增强了图像的边缘细节表现能力,在突出红外目标的同时还具有丰富的可见光背景信息,优于传统方法的融合结果。