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基于NSCT红外与可见光图像融合算法优化研究
论文标题：基于NSCT红外与可见光图像融合算法优化研究
摘要：
随着红外和可见光成像技术的快速发展，红外与可见光图像融合已成为具有广泛应用前景的研究领域。然而，传统的红外与可见光图像融合算法存在一定的局限性，如信息丢失、分辨率降低等问题。为了解决这些问题，本文提出了基于非子采样Contourlet变换（NSCT）的红外与可见光图像融合算法，并优化了传统算法中的一些关键步骤，以提高融合质量和效果。通过对实验结果进行分析，验证了所提出算法的有效性和优越性。
1.引言
红外与可见光图像融合技术可以综合红外和可见光图像的优势，克服各自的局限性，提高图像的识别和分析能力。目前，已有许多图像融合算法被提出，如小波变换、Contourlet变换等。然而，这些算法在融合质量和效果方面存在一些问题，本文将通过优化NSCT算法来改进该问题。
2.基于NSCT的红外与可见光图像融合算法
2.1红外与可见光图像预处理
为了统一红外与可见光图像的尺度和灰度范围，首先对红外与可见光图像进行预处理。这包括直方图均衡化、对比度增强等步骤。
2.2NSCT变换
NSCT是一种多尺度、多方向的非子采样变换，它能够有效提取图像的局部特征。通过对红外与可见光图像分别进行NSCT变换，得到不同频带的子图。
2.3子图融合
将红外与可见光图像的子图进行融合，可以通过加权平均、局部特征选择等方法实现。本文使用了基于梯度和能量的加权平均方法来进行子图融合，以保留红外与可见光图像的细节和边缘信息。
3.优化算法设计
为了进一步提高融合质量和效果，本文对传统NSCT算法进行了如下优化：
3.1加权函数的优化
通过对加权函数的优化，调整红外与可见光图像在融合过程中的权重，以提高融合结果的视觉效果和目标检测性能。
3.2边缘保护处理
为了避免因图像融合过程中的平滑操作导致的边缘信息丢失，本文采用了边缘保护处理技术。通过将边缘信息加入到融合过程中，可以保留红外与可见光图像的边缘细节，提高融合结果的清晰度和准确度。
4.实验结果与分析
通过与传统红外与可见光图像融合算法进行比较，实验结果显示，优化后的基于NSCT的红外与可见光图像融合算法在融合质量和效果方面显著改善。融合图像具有更好的清晰度、对比度和细节保留能力。
5.结论
本文基于NSCT提出了一种优化的红外与可见光图像融合算法，对传统算法中的关键步骤进行了优化，提高了融合质量和效果。实验证明，所提算法能够有效提高红外与可见光图像的融合效果，具有实际应用价值。
参考文献：
[1]LiuA,ChenY,WangG,etal.Multifocusimagefusionusingthenonsubsampledcontourlettransform[J].SignalProcessing,2007,87(10):2360-2373.
[2]ZhanQ,ShiG,HeR.FusionofInfraredandVisibleImagesBasedonNonsubsampledContourletTransform,InternationalConferenceonDigitalImageProcessing,2008,1:1304-1309.
[3]黄晓刚,王克刚,杨峰,等.一种改进的图像融合质量评价指标[J].西华大学学报(自然科学版),2012,31(2):147-152.
[4]张行,李文双,罗文英,等.基于多特征相似度的图像融合质量评价方法[J].电子学报,2008,36(4):786-791.