[发明专利]基于柯西模糊函数的红外与弱可见光图像融合方法有效
| 申请号： | 201810782395.3 | 申请日： | 2018-07-17 |
| 公开（公告）号： | CN109035189B | 公开（公告）日： | 2021-07-23 |
| 发明（设计）人： | 江泽涛;何玉婷;江婧;胡硕 | 申请（专利权）人： | 桂林电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T5/00 |
| 代理公司： | 桂林市持衡专利商标事务所有限公司 45107 | 代理人： | 陈跃琳 |
| 地址： | 541004 广西*** | 国省代码： | 广西;45 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于柯西模糊函数的红外与弱可见光图像融合方法，首先利用改进的引导滤波来自适应增强提高弱可见光图像暗区域的可视性，然后利用NSST对红外和增强后的弱可见光图像进行多尺度分解得到红外图像和增强后的弱可见光图像的低频分量与高频分量；接着，利用直觉模糊集构建柯西隶属函数对红外图像和增强后的弱可见光图像的低频分量进行融合，并利用自适应的双通道脉冲发放皮层模型对红外图像和增强后的弱可见光图像的高频分量进行融合；最后利用非下采样剪切波逆变换对融合后的低频分量和高频分量进行重构，得到最终融合图像。本发明能够更加有效地提取图像的细节信息，并获得更好的融合效果。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 模糊 函数 红外 可见光 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.基于柯西模糊函数的红外与弱可见光图像融合方法，其特征是，具体包括步骤如下：步骤1、利用引导滤波对弱可见光图像进行分解，得到图像的基础层和细节层；再利用比例因子进行动态范围压缩和利用恢复因子来恢复整体对比度，得到增强后的弱可见光图像；步骤2、采用非下采样剪切波变换分别对红外图像和增强后的弱可见光图像进行多尺度分解，分别得到红外图像和增强后的弱可见光图像的低频分量与高频分量；步骤3、利用直觉模糊集构建柯西隶属函数对红外图像和增强后的弱可见光图像的低频分量进行融合，得到融合之后的低频分量；步骤4、利用自适应的双通道脉冲发放皮层模型对红外图像和增强后的弱可见光图像的高频分量进行融合，得到融合之后的高频分量；步骤5、对经过步骤3融合得到的低频分量和经过步骤4融合得到的高频分量，利用非下采样剪切波逆变换进行重构，得到最终融合图像。
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