空军工程大学航空航天工程学院, 陕西 西安 710038
为了克服传统图像融合结果存在对比度不足和细节缺失的缺点，提出基于非下采样剪切波-对比度变换(NSSCT)的图像融合算法。分析了图像经非下采样剪切波变换(NSST)后高频系数间的关联性与差异性，构造了高频系数方向性基本一致的NSSCT变换，保留了融合图像的高频系数细节，并提升了对比度。基于图像的低频特点，采用显著性增强方法对低频系数进行融合，通过NSSCT逆变换得到对比度提升和细节增强的融合图像。实验结果表明，在图像对比度提升与细节保留方面，本文算法比基于小波、NSST和显著性等算法具有明显优势。
图像处理 红外与可见光图像 非下采样剪切波-对比度变换 显著性
