[发明专利]基于显著性检测与改进双通道的自适应融合方法及装置在审
| 申请号： | 201811055347.0 | 申请日： | 2018-09-11 |
| 公开（公告）号： | CN109191417A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 程博阳;金龙旭;李国宁 | 申请（专利权）人： | 中国科学院长春光学精密机械与物理研究所 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/30;G06K9/46 |
| 代理公司： | 深圳市科进知识产权代理事务所(普通合伙) 44316 | 代理人： | 曹卫良 |
| 地址： | 130033 吉林省长春*** | 国省代码： | 吉林;22 |
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| 摘要： | 本发明提供的基于显著性检测与改进双通道的自适应融合方法及装置，通过NSST作为多尺度分解工具，将图像分解为一个低频子带和一系列高频子带；利用FT算法指导低频子带图像的自适应加权融合；最后利用改进的双通道PCNN模型对高频子带优化处理，可以更好地表达图像的特征，取得了较好的融合效果。 | ||
| 搜索关键词： | 双通道 融合 高频子带 显著性 自适应 低频子带图像 多尺度分解 自适应加权 改进 低频子带 图像分解 优化处理 检测 算法 图像 | ||
【主权项】：
1.一种基于显著性检测与改进双通道的自适应融合方法，其特征在于，所述方法包括：获取来自同一场景并进行图像配准的红外图像和可见光图像；利用非下采样剪切波变换NSST算法对所述红外图像和所述可见光图像进行多尺度分解得到低频子带系数和高频子带系数；针对低频子带系数采用基于FT算法进行自适应加权融合得到低频融合系数，对高频子带系数采用改进的双通道PCNN模型进行优化处理得到高频融合系数；利用NSST逆变换重构低频融合系数和高频融合系数得到融合图像。
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