关于NSST域中红外与彩色可见光图像融合的研究论文.pdf

简介：
本文探讨了在NSST域内对红外与彩色可见光图像进行融合的技术方法，旨在提高夜间视觉效果和目标识别能力。通过实验分析验证所提算法的有效性和优越性。 为了进一步提升彩色可见光图像与红外图像的融合效果，本段落提出了一种基于NSST（非下采样剪切波变换）域及颜色空间转换的方法来优化彩色图像的融合质量。首先将RGB色彩模型中的彩色可见光图片转换至更贴合人类视觉感知的颜色空间体系中；接着利用NSST能够更好地提取和保留图像细节信息的特点，对这种新的颜色空间下的非色度分量以及红外图进行NSST分解处理。 对于低频系数部分，本段落采用基于方向性信息测量的融合策略来选择最优系数。而对于高频系数，则采用了隐马尔可夫树（HMT）模型指导的选择方案。随后将经过上述选择和融合后的高低频系数通过逆向NSST变换得到新的非色度分量图像，并将其与原有的其他颜色成分结合，最终转换回RGB空间形成完整的、高质量的融合结果。 实验仿真表明了该方法的有效性和优越性。