基于NSCT-BF的红外与可见光图像融合算法

摘要

针对同一场景红外图像与可见光图像的融合问题,提出了一种基于非下采样Contourlet变换双边滤波(Nonsubsampled Contourlet Transform Bilateral Filtering,NSCT-BF)的图像融合算法.算法首先采用NSCT分别对源图像进行分解,得到两对低频子带和高频子带;然后将低频子带通过双边滤波进行平滑处理,高频子带通过选择合适的阈值进行系数修改;接着针对低频子带融合方法,提出了一种基于区域平均梯度自适应加权的低频系数融合方法,针对高频子带融合方法,采用绝对值最大的高频系数融合方法;再对融合后的高频子带系数和低频子带系数进行NSCT重构,重构后进行双边滤波,从而得到最终融合的图像.实验结果表明,该算法能够很好地将源图像中的有用信息提取并注入到融合图像中,有效去除图像中的噪声,得到具有更好视觉效果和更优量化指标的融合图像.