计算机工程与应用 ›› 2013, Vol. 49 ›› Issue (19): 180-185.
毕家宾,牛珍珍,魏宗寿
BI Jiabin, NIU Zhenzhen, WEI Zongshou
摘要: 针对传统融合方法在光照不足、目标隐藏或目标和背景颜色接近时,容易出现目标信息丢失或减弱的现象,提出一种将基于CV模型的目标提取与NSCT相结合的方法。该方法使用动态轮廓线模型对红外目标进行搜索检测识别,将源图像序列分为目标和背景区域,利用非下采样Contourlet变换对输入图像进行多尺度、多方向稀疏分解,准确捕获图像中的高维奇异信息,并在目标和背景区域里分别采用不同的融合规则,将其与小波融合方法、拉普拉斯融合方法、NSCT方法作对比,并通过熵、平均梯度、空间频率、标准差等参数对融合后的图像进行定量分析。实验结果表明,该方法不但较好地提高了融合图像的目标探测性,而且融合结果中的目标比较清晰,亮度较高,目视效果较好,在主观视觉效果与客观评价指标上均取得了很好的融合效果。