[发明专利]一种基于NSCT与DWT的红外与可见光图像融合方法

权利要求书

1.一种基于NSCT与DWT的红外与可见光图像融合方法，包括以下步骤：

步骤1：对输入的红外图像I_R与可见光图像V_I进行鲁棒性主成分分析,并将结果归一化到[0,1]区间，分别得到红外图像与可见光图像的稀疏矩阵S_IR1和S_VI1，并对稀疏矩阵S_IR1和S_VI1分别进行下采样得到矩阵S_IR2和S_VI2；

步骤2：对输入的红外图像I_R与可见光图像V_I进行非下采样Contourlet变换(NSCT)，得到红外图像与可见光图像的低频子带以及对应的高频子带

步骤3：对非下采样Contourlet变换得到的低频子带图像进行离散小波变换(DWT)，得到红外图像I_R与可见光图像V_I的低频平缓图像得到红外图像与可见光图像的低频变动图像

步骤4：红外图像I_R与可见光图像V_I的低频平缓图像融合：

步骤5：红外图像I_R与可见光图像V_I的低频变动图像融合：

当或者S_VI2(m,n)-S_IR2(m,n)＞T₁时，其中，T₁为预设阈值；其他情况下：

步骤6：利用离散小波逆变换对融合图像的低频平缓图像与低频变动图像进行重构，得到融合图像低频子带图像

步骤7：红外图像I_R与可见光图像V_I的高频子带图像融合：

当或者S_VI1(m,n)-S_IR1(m,n)＞T₂时，其中，T₂为预设阈值；其他情况下：

步骤8：利用非下采样Contourlet逆变换重构低频子带图像与高频子带图像得到融合图像。

2.按权利要求1所述基于NSCT与DWT的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述步骤2中，非下采样Contourlet变换的参数为：拉普拉斯尺度滤波器为“pyrexc”，方向滤波器为“cd”，分解层次为{2,3,3,4}。

3.按权利要求1所述基于NSCT与DWT的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述步骤3中，离散小波变换采用Haar小波变换，其分解层数为一层。

4.按权利要求1所述基于NSCT与DWT的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述步骤5中，预设阈值T₁的取值范围为[0,0.3]。

5.按权利要求1所述基于NSCT与DWT的红外与可见光图像融合方法，其特征在于，所述步骤7中，预设阈值T₂的取值范围为[-0.3,0]。