摘要：针对传统图像融合方法存在的细节不突出、轮廓模糊等问题,设计了一种改进的红外和可见光图像融合方法。采用非采样Contourlet变换将源图像分解为高频和低频子带系数。提出了一种基于几何与能量距离加权的低频子带系数融合策略以及基于灰度差异与梯度距离加权的高频子带融合策略。经过NSCT逆变换得到融合后图像。最后,进行实验研究。结果表明:所述方法不仅能够较好地保持低频子带的能量信息而且可以有效地提取高频子带的细节特征;融合结果比较理想。

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