【摘 要】
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为提升红外和可见光图像融合后图像的清晰度和细节信息的丰富程度,提出了基于人工智能技术的红外和可见光图像融合方法.通过NSCT变换分别将红外图像和可见光图像分解成低频低通子带和高频带通子带两个部分,采用低频系数加权平均求均值的选择方法、系数值选大法与局部区域融合规则相结合的方法,完成低频低通子带的图像和高频带通子带图像的融合;采用基于群智能技术的布谷鸟算法优化NSCT方法的融合过程,实现红外和可见光图像的高效融合.实验结果显示:采用该方法进行图像融合的PSNR值和MSSIM值、信息熵、空间频率、平均梯度等评
【机 构】
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重庆工程学院大数据与人工智能学院,重庆 400050
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为提升红外和可见光图像融合后图像的清晰度和细节信息的丰富程度,提出了基于人工智能技术的红外和可见光图像融合方法.通过NSCT变换分别将红外图像和可见光图像分解成低频低通子带和高频带通子带两个部分,采用低频系数加权平均求均值的选择方法、系数值选大法与局部区域融合规则相结合的方法,完成低频低通子带的图像和高频带通子带图像的融合;采用基于群智能技术的布谷鸟算法优化NSCT方法的融合过程,实现红外和可见光图像的高效融合.实验结果显示:采用该方法进行图像融合的PSNR值和MSSIM值、信息熵、空间频率、平均梯度等评价指标的测试结果均得到了优化,且收敛率均为100％,可有效提升融合后图像的清晰度以及细节信息丰富程度.
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