基于区域分割的序列红外图像融合算法

针对传统的基于像素点和窗口策略的融合算法对图像特征表征的失真,提出了一种基于区域分割的序列图像融合算法。首先将序列红外图像分割为3个不同的特征区域,目标区域、背景区域以及灰度区域,并将分割结果映射到可见光图像中。随后,利用多尺度几何分析工具非下采样Contourlet变换(NSCT)有效提取图像特征的特点,根据不同区域的特性在NSCT域设计不同的融合规则。对试验结果进行主观和客观的对比,结果表明:基于区域分割的序列图像融合算法不仅能够为融合图像保留更全面、丰富的背景信息,还能够更加有效、准确地提取图像中的目标特征。该算法优于传统的基于像素点和窗口规则的融合算法,是一种有效可行的图像融合算法。