10.3969/j.issn.2095-2783.2015.20.014
不同图像融合技术的融合性能分析比较
现有红外偏振图像融合算法多采用单一固定的融合技术对源图像进行描述，在实际融合中无法全面描述、提取变化的源图像差异特征，不利于融合。针对这一问题，对比分析了多种图像融合技术，归纳总结了不同融合技术在融合红外偏振与光强图像时的特点，引入了梯形模糊数构建客观评价指标阈值，对多组图像的融合效果进行对比分析。研究表明：小波包变换（wavelet packet transform，WPT），双树复小波变换（dual-tree complex wavelet transform，DTCWT），非下采样剪切波变换（non-subsampled shearlet transform，NSST），非下采样轮廓波变换（non-subsampled contourlet transform，NSCT），主成分分析（princi-pal component analysis，PCA）等融合技术能较充分地融合源图像的信息；WPT、DTCWT、NSST、NSCT、PCA、顶帽变换（Top-hat）等融合技术较好地融合图像的边缘、轮廓；离散小波变换（discrete wavelet transform，DWT），多分辨率奇异值分解（multi-resolution singular value decomposition，MSVD），Top-hat 等融合技术的融合结果有明显的块效应、锯齿状边缘；当某一源图像提供的信息量较大时，PCA 相比其他融合技术更具有优势，但会丢失重要的局部特征。
图像融合、偏振图像、红外光强图像、性能比较
TP391(计算技术、计算机技术)
国家自然科学基金资助项目61171057；高等学校博士学科点专项科研资金资助项目20121420110004
2015-12-07（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）
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