基于NSST多尺度熵的红外与可见光图像融合

摘要

针对红外图像在恶劣环境依据热辐射成像的显著效果,可见光图像具有较好的三维空间分辨率和图像清晰度,提出基于NSST多尺度熵的红外与可见光图像融合方案。方法区别于传统单一模式的图像融合方案,融合原则基于像素和区域的结合,首先将红外和可见光图像进行NSST多尺度分解,然后在不同的尺度分别对低频和高频系数进行融合,其中融合时权值的选择采用多尺度熵,最后将各个尺度上融合的图像进行逆NSST变换恢复原尺度上的图像。采用两组道路和室外图像进行验证,对比多种不同策略的融合结果,用11种图像指标评价不同的融合质量,给出该次融合的优势和可行性。结果证明采用红外和可见光传感器的图像融合,可以改善单类型传感器的图像采集结果,采用基于NSST多尺度熵的融合方案可以提高融合图像的特征值性能,满足融合图像的多方面指标需求,保持融合算法的可行性、实用性和实时性。