基于Curvelet變換的紅外與可見光圖像融合研究.pdf_第1頁
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文檔簡介

1、紅外與可見光圖像融合近年來成為圖像處理領(lǐng)域的一個研究熱點。由于紅外與可見光圖像具有各自不同的成像特點，其圖像信息之間具有良好的互補性，將兩種圖像進行融合可以更有效地反映紅外圖像中的目標特征和可見光圖像中的場景信息，這使其在軍事和民用領(lǐng)域有很好的發(fā)展前景。
　　 在圖像融合中，包含兩個重要的因素：圖像的多尺度分解重構(gòu)和分解系數(shù)的融合規(guī)則。在各種多尺度分解方法中，小波變換無疑取得了巨大的成功，主要原因在于它具有良好的時頻局域性，能夠

2、有效地反映點奇異性。而對于二維圖像中的線奇異性(邊緣)，則難以有效處理。為了克服小波變換在二維或更高維空間分析中的缺陷，將Curvelet變換應用于圖像融合中，可以有效地分析圖像中的曲線奇異性，從而更為合理地處理圖像邊緣信息，提高融合圖像的質(zhì)量。因此，論文給出基于二代Curvelet變換的圖像融合改進算法，針對紅外和可見光圖像的不同成像特點，分別制定分解后低頻系數(shù)和高頻系數(shù)的融合規(guī)則，在對兩組源圖像進行融合實驗后，取得良好的效果。

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