基于NSCT域四阶相关系数的红外和可见光图像融合

采用非下采样Contourlet 变换（NSCT）模型提出了基于四阶相关系数的红外与可见光图像融合方法。首先对融合图像进行多尺度和多方向分解；对于低频分量，充分考虑红外和可见光图像物理特性的差异，采用基于区域平均梯度的融合策略；对高频分量采用四阶相关系数匹配策略来选择合适的高频系数；最后对融合后的系数进行NSCT 逆变换得到融合图像。实验结果表明，该融合算法能更好地保留目标信息，同时也显着地提高了图像的信息量，在主观视觉效果和客观评价方面具有较好的融合性能。