基于小波变换与特征提取的红外弱小目标图像融合

摘要

当前红外单波段数据不能全面反映图像细节以及轮廓信息,弱小目标成像后难以抵抗背景干扰,使得图像产生较低的信噪比.因此有必要利用不同波段数据的纹理差异性,通过互补融合方法提高图像的信噪比.基于此,提出一种基于小波变换与特征提取的融合方法.首先将多源图像进行多尺度二维分解,获得各图像的低频信息与高频信息,在此基础上,高频信息采取绝对值取大的融合方法,低频信息采取加权求平均的融合方法,进而重构图像.然后,利用特征提取方法得到中波与长波特征图像.最后对重构图像与红外中长波特征图像进行对比度调制再融合.融合结果与多种融合算法进行对比.实验结果表明,该算法能够增强图像中弱小目标的灰度,可以很好地识别目标,解决了图像中弱小目标抗背景干扰的问题.