基于PUCS与DTCWT的红外与弱可见光图像融合

摘要

针对红外与弱可见光图像传统融合算法在结果图像中目标不突出、整体对比度降低、边缘及纹理细节不清晰、缺失等问题,本文提出一种基于感知一致性空间(Perception Unified Color Space,PUCS)和双树复小波变换(Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的融合算法。首先,将红外与弱可见光图像的亮度分量由RGB空间分别转至感知一致性空间得到新的亮度分量以备后续变换处理;接着,将源图像利用DTCWT进行多尺度分解,分别获取各自的低频分量与高频分量;然后,根据不同频带系数特点,提出一种基于区域能量自适应加权的规则对低频子带分量进行融合,采用一种基于拉普拉斯能量和与梯度值向量的规则对不同尺度、方向下高频子带分量进行融合;最后,对融合后的高、低频子带分量进行DTCWT逆变换重构图像,再将其转回至RGB空间以得到最终结果。在不同场景下将本文算法与3种高效融合算法进行对比评价,实验结果表明,本文算法不但在主观视觉上具有显著的目标特征、清晰的背景纹理及边缘细节、整体对比度适宜,而且在8项客观评价指标上也取得了较好的效果。