[发明专利]一种红外图像与微光图像的融合方法

摘要

本发明涉及一种新型红外图像与微光图像的融合方法，该方法的流程是：首先对红外图像和微光图像进行多尺度、多方向的NSCT变换分解，分别得到红外图像的低频子带和高频子带及微光图像的低频子带和高频子带；在低频子带上，先采用平滑线性滤波器对低频系数进行预处理，该平滑线性滤波器位于掩模中心的权值比四边及四角的权值大，且位于四角的权值最小，该平滑线性滤波器的输出响应为模板内加权平均，采用基于局部能量比与局部能量加权相结合的方法进行融合；在高频子带上，先采用基于二阶微分的拉普拉斯算子对高频系数进行预处理，该拉普拉斯滤波器属于各向同性滤波器，最后对融合系数进行NSCT多分辨率重构，得到融合图像。

主权项

1.一种新型红外图像与微光图像的融合方法，该方法的流程是：首先对红外图像和微光图像进行多尺度、多方向的NSCT变换分解，分别得到红外图像的低频子带和高频子带及微光图像的低频子带和高频子带；在低频子带上，先采用平滑线性滤波器对低频系数进行预处理，该平滑线性滤波器位于掩模中心的权值比四边及四角的权值大，且位于四角的权值最小，该平滑线性滤波器的输出响应为模板内加权平均，采用基于局部能量比与局部能量加权相结合的方法进行融合；在高频子带上，先采用基于二阶微分的拉普拉斯算子对高频系数进行预处理，该拉普拉斯滤波器属于各向同性滤波器，拉普拉斯滤波器的输出响应与该滤波器作用的图像系数突变方向无关，能与NSCT算法的非下采样方向滤波器组配合使用，利用噪声与有意义图像细节上的差别，提出局部尺度方差的显著性度量指标，以局部尺度方差为测度进行融合；在对低频系数进行融合的过程中，利用图像序列的时域信息对收敛过程进行加速；最后对融合系数进行NSCT多分辨率重构，得到融合图像。