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基于PUCS与DTCWT的红外与弱可见光图像融合
文献摘要：
针对红外与弱可见光图像传统融合算法在结果图像中目标不突出、整体对比度降低、边缘及纹理细节不清晰、缺失等问题,本文提出一种基于感知一致性空间(Perception Unified Color Space,PUCS)和双树复小波变换(Dual Tree Complex Wavelet Transform,DTCWT)的融合算法.首先,将红外与弱可见光图像的亮度分量由RGB空间分别转至感知一致性空间得到新的亮度分量以备后续变换处理;接着,将源图像利用DTCWT进行多尺度分解,分别获取各自的低频分量与高频分量;然后,根据不同频带系数特点,提出一种基于区域能量自适应加权的规则对低频子带分量进行融合,采用一种基于拉普拉斯能量和与梯度值向量的规则对不同尺度、方向下高频子带分量进行融合;最后,对融合后的高、低频子带分量进行DTCWT逆变换重构图像,再将其转回至RGB空间以得到最终结果.在不同场景下将本文算法与3种高效融合算法进行对比评价,实验结果表明,本文算法不但在主观视觉上具有显著的目标特征、清晰的背景纹理及边缘细节、整体对比度适宜,而且在8项客观评价指标上也取得了较好的效果.
文献关键词：
红外与弱可见光;感知一致性空间;双树复小波变换;融合规则
中图分类号：
作者姓名：
姜迈;沙贵君;李宁
作者机构：
中国刑事警察学院 侦查与反恐怖学院,辽宁 沈阳 110854;中国科学院沈阳自动化研究所海洋信息技术装备中心,辽宁 沈阳 110169
文献出处：
引用格式：
[1]姜迈;沙贵君;李宁-.基于PUCS与DTCWT的红外与弱可见光图像融合)[J].红外技术,2022(07):716-725
A类：
PUCS,DTCWT,红外与弱可见光,感知一致性空间
B类：
可见光图像,图像融合,融合算法,对比度,Perception,Unified,Color,Space,双树复小波变换,Dual,Tree,Complex,Wavelet,Transform,亮度分量,RGB,转至,以备,变换处理,多尺度分解,低频分量,高频分量,频带,区域能量,自适应加权,拉普拉斯能量和,不同尺度,逆变换,重构图像,转回,同场,高效融合,对比评价,目标特征,边缘细节,客观评价指标,融合规则
AB值：
0.325691
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