典型文献
基于NSCT和IFCNN的红外与可见光图像融合算法
文献摘要：
针对红外与可见光图像具有不同特征信息以及在融合中存在清晰度低、细节信息模糊的问题,提出一种基于NSCT和IFCNN的红外和可见光图像融合的新方法.首先对两幅源图像进行预增强处理,以提高图像的对比度;然后通过NSCT分解得到高频和低频子带,将分解后的低频子带进一步进行DWT分解,得到高、低频子带,其中在低频部分采用局域能量加权方法进行融合,在高频部分采用IFCNN卷积神经网络融合框架进行融合,采用小波逆变换对低频和高频进行反变换,获得NSCT重构所需的低频部分,再对NSCT分解后的高频部分采用IFCNN的方法对图像进行处理;最后对处理后的低频和高频子带通过NSCT逆变换获得最终的融合图像.试验结果表明,该方法在视觉和客观指标上都具有较大的提升.
文献关键词：
图像融合;NSCT;IFCNN;图像处理
中图分类号：
作者姓名：
徐逸;曹雪虹;张嘉超;汤博宇;孙宏伟
作者机构：
南京工程学院人工智能产业技术研究院,江苏 南京211167
文献出处：
引用格式：
[1]徐逸;曹雪虹;张嘉超;汤博宇;孙宏伟-.基于NSCT和IFCNN的红外与可见光图像融合算法)[J].南京工程学院学报（自然科学版）,2022(04):1-5
A类：
B类：
NSCT,IFCNN,红外与可见光图像融合,融合算法,特征信息,清晰度,细节信息,两幅,对比度,带进,DWT,局域,能量加权,网络融合,融合框架,逆变换,带通,融合图像,客观指标
AB值：
0.269783
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