基于PCNN与区域特征的红外与可见光图像融合

摘要

针对红外图像与可见光图像融合中容易产生红外目标不明显、对比度不高的问题,提出了一种新的融合算法.该算法创新地将PCNN与区域特征应用到NSCT域内低频和带通子带系数的选择上.通过NSCT分解得到待融合图像的子带系数.运用PCNN对分解后的子带系数进行处理,得到子带系数的点火映射图.低频子带点火映射图采取基于区域标准差的方法选取融合系数.带通子带点火映射图采取基于区域能量的方法选取融合系数.融合图像通过NSCT逆变换可以得到.仿真实验表明与其他算法相比,该算法能够得到红外目标突出、质量更好的融合图像,图像客观评价指标提升明显.