基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合 (2013年)

提出一种基于Shearlet变换的红外与可见光图像自适应融合算法。算法首先对待融合图像进行Shearlet变换；然而采用粒子群优化算法确定出低频成分的最佳融合权值，自适应地对红外与可见光图像的Shearlet低频系数进行整合，利用Shearlet变换对边缘、轮廓等细节特征的准确定位，采用加权局部能量最大准则对Shearlet高频系数进行融合；最后对融合系数进行逆Shearlet变换得到融合图像。与现有的部分算法进行对比实验，结果表明本文算法获得较好地融合效果。