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题名基于CV模型和NSCT的红外与可见光图像融合
被引量:2
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作者
毕家宾
牛珍珍
魏宗寿
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机构
兰州交通大学光电技术与智能控制教育部重点实验室
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出处
《计算机工程与应用》
CSCD
2013年第19期180-185,共6页
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文摘
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。
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关键词
CV模型
目标提取
nsct方法
图像融合
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Keywords
CV model
target extraction
nsct method
image fusion
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分类号
TP391
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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