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申请/专利权人：南京卓宇智能科技有限公司
申请日：2024-02-29
公开（公告）日：2024-05-07
公开（公告）号：CN117994146A
主分类号：G06T5/50
分类号：G06T5/50;G06T5/40;G06T5/73;G06T5/70
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.05.24#实质审查的生效;2024.05.07#公开
摘要：本发明涉及图像融合领域，尤其涉及一种基于非下采样剪切变换的红外和低照度图像融合方法；技术问题：脉冲耦合神经网络是将链接强度设置为固定的常数，人眼对特征明显区域的反应要高于不明显区域，因此固定的参数值并不符合人眼的视觉系统；技术方案：一种基于非下采样剪切变换的红外和低照度图像融合方法，包括有利用非下采样剪切波逆变换对融合后的低频分量系数和高频分量系数重构；本发明通过设置将源图像分解为低频分量系数和高频分量系数，将引导滤波作为低频子带的融合策略，将多尺度形态学梯度替代传统的固定链接强度值，使得融合后的图像保留了原始红外图像和可见光图像的特征，更加有利于人眼观测和判别。
主权项：1.一种基于非下采样剪切变换的红外和低照度图像融合方法；其特征在于：包括有以下步骤：S11：输入需要进行融合的原始红外图像和可见光图像，对原始红外图像和可见光图像进行图像增强处理；S12：对增强后的原始红外图像和可见光图像分别进行非下采样剪切波分解，得到原始红外图像的低频分量系数、原始红外图像的高频分量系数、可见光图像的低频分量系数和可见光图像的高频分量系数；S13：对分解后的红外低频分量系数和可见光低频分量系数采用基于改进引导滤波的融合策略；S14：对分解后的红外高频分量系数和可见光高频分量系数采用基于多尺度形态学梯度的PCNN的融合策略；S15：利用非下采样剪切波逆变换对融合后的低频分量系数和高频分量系数重构，得到最终的融合图像。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南京卓宇智能科技有限公司 一种基于非下采样剪切变换的红外和低照度图像融合方法
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