基于双边滤波和NSST的红外与可见光图像融合

摘要

针对传统图像融合容易导致目标信息减弱、背景细节不清晰的问题,提出一种基于非下采样剪切波变换(non-subsampledshearlet transform,NSST)和双边滤波的融合算法;首先,利用双边和高斯滤波器处理红外与可见光图像,得到包含红外目标的大尺度边缘图像;然后,采用NSST分解红外与可见光图像,得到相应的高频和低频子带系数,低频部分利用已得的大尺度边缘图像指导加权,高频部分采用绝对值取大的方法;最后将融合后的各频带系数经过NSST逆变换得到融合结果;实验结果显示,该方法既能有效突出红外目标,又充分保留了可见光图像中的背景信息,在信息熵、互信息和峰值信噪比等客观评价指标上也都优于传统的融合算法.