NSCT算法应用于红外和可见光图像融合。

简介：
针对红外与可见光图像融合，我们提出了一种全新的基于 NSCT 的图像融合方法。该方法首先对输入的图像进行 NSCT 分解操作；随后，利用基于区域能量匹配度的规则，对分解得到的各个子带系数逐个进行融合处理。具体而言，对于低频子带，我们结合区域能量和方差这两个关键指标来构建决策值，并采用选大与加权平均相结合的策略进行融合；而对于高频子带的最高层，则采用像素绝对值法来实现图像融合；对于其他高频子带层级，我们则运用基于区域能量匹配度的区域方差选大规则来进行融合。最后，通过 NSCT 逆变换对融合后的系数进行重构，从而生成最终的融合图像。实验验证表明，所提出的融合算法能够有效地提取更多的细节信息，并显著提升了融合图像的质量和理想性。