The fusion algorithm of visible and infrared image based on nonsubsampled shearlet transform coupled with peeling strategy

doi:10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.06.016

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The fusion algorithm of visible and infrared image based on nonsubsampled shearlet transform coupled with peeling strategy

更新时间：2025-09-01

- The fusion algorithm of visible and infrared image based on nonsubsampled shearlet transform coupled with peeling strategy
- Vol. 46, Issue 6, Pages: 728-733(2020)
- 作者机构：
  
  1. 1:江苏信息职业技术学院物联网工程学院
  2. 2:上海海事大学信息工程学院
- 作者简介：
- 基金信息：
- DOI：10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.06.016
  CLC：
- Published：2020
- 稿件说明：
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The fusion algorithm of visible and infrared image based on nonsubsampled shearlet transform coupled with peeling strategy[J]. 2020, 46(6): 728-733.
DOI：

The fusion algorithm of visible and infrared image based on nonsubsampled shearlet transform coupled with peeling strategy[J]. 2020, 46(6): 728-733. DOI： 10.13741/j.cnki.11-1879/o4.2020.06.016.

摘要

为了使可见光与红外融合图像能更好的表达目标信息

联合非下采样Shearlet变换与剥离策略

对其进行融合。首先

借助非下采样Shearlet变换

获取可见光与红外图像的高、低频成分。然后

通过Otsu阈值分割方法来构建剥离策略

将红外图像中的目标层与其背景层进行剥离

并以目标层为基础

利用图像的区域能量特征

对可见光图像与红外图像背景层的低频系数进行加权计算

并将结果与红外图像的目标层结合

以得到富含目标内容和背景内容的融合低频系数。引入区域方差函数

对图像的细节特征进行测算

通过构造方差加权因子

得到富含细节特征的融合高频系数。最后

对两个融合系数实施非下采样Shearlet逆变换

从而输出融合图像。实验结果显示

本算法融合的图像

比现有融合算法融合的图像更具优良的目标及细节表达能力

可用于获取高质量的可见光与红外融合图像。

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