该算法融合了NSST红外图像与可见光图像。

简介：
鉴于红外图像和可见光图像在特征上存在显著差异，我们提出了一种创新性的红外与可见光图像融合算法，该算法基于非下采样剪切波变换（NSST）。首先，利用NSST对已进行配准的红外与可见光图像进行分解，从而获得低频子带图像以及各尺度和方向的高频子带图像。随后，通过一种基于显著图的融合规则对低频子带图像进行融合处理，同时，考虑到人眼视觉系统的特性，则采用一种改进的区域对比度融合规则来处理高频子带图像的融合。最后，对融合后的低频子带图像和高频子带图像分别进行NSST逆变换，最终得到融合后的图像结果。实验验证表明，该算法能够有效地整合红外与可见光图像中关键的信息内容，并且其融合效果明显优于通常采用NSCT和NSST方法进行的图像融合技术。