基于NSST的红外与可见光图像融合算法

针对红外与可见光图像具有不同的特点，提出一种新的基于非下采样剪切波变换(NSST)的红外与可见光图像融合算法．算法首先采用NSST将已配准的红外与可见光图像进行分解，得到低频子带图像和各尺度各方向的高频子带图像；然后对低频子带图像采用一种基于显著图的低频融合规则进行融合，而对高频子带图像的融合，结合人眼视觉特性，采用一种基于改进的区域对比度的融合规则；最后，对融合的低频子带图像和高频子带图像进行NSST逆变换得到融合图像．实验结果表明，该算法能够有效地综合红外与可见光图像中的重要信息，融合效果要优于一般的基于NSCT、NSST的图像融合方法．