基于NSST和区域生长的红外与可见光图像融合算法

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针对当前红外与可见光图像融合中红外目标提取信息度不足和灰度对比度较低的问题,将多尺度多方向变换技术与目标提取技术相结合,提出了1种基于非下采样剪切波变换(non-subsampled shearlet transform,NSST)和区域生长的红外与可见光图像融合算法。首先对红外图像运用区域生长法提取出目标区域并投影到可见光图像中,然后对映射图像与红外图像做NSST分解得到各尺度各方向的子带图像。低通子带融合系数的选择采用基于区域能量的加权平均法,高频子带系数的选择采用基于改进型Sobel算子和区域平均梯
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