基于QPSO和统计特征的红外与可见光图像融合-中国学术期刊网络出版总库

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基于QPSO和统计特征的红外与可见光图像融合

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【英文篇名】	Fusion Algorithm for Infrared and Visible Light Images Based on QPSO and Neighbor Statistic Features
【下载频次】	★★★
【作者】	孙新德; 刘国梅; 薄树奎;
【英文作者】	SUN Xin-de; LIU Guo-mei; BO Shu-kui; Department of Computer Science and Application; Zhengzhou Institute of Aeronautical Industry Management;
【作者单位】	郑州航空工业管理学院计算机科学与应用系;
【文献出处】	红外技术 , Infrared Technology, 编辑部邮箱 2014年 11期期刊荣誉：中文核心期刊要目总览 ASPT来源刊 CJFD收录刊
【中文关键词】	图像融合; QPSO; 邻域统计; 融合策略;
【英文关键词】	image fusion; QPSO; neighbor statistic; fusion strategy;
【摘要】	为解决红外图像与可见光图像融合中融合图像质量不高问题,提出了一种结合量子粒子群优化和邻域统计的图像融合方法。红外和可见光源图像经过多尺度分解成为低频和高频子带。对低频子带,采用系数加权平均的融合策略,并通过量子粒子群优化方法搜索最优的融合权值;对于高频子带,采用受邻域统计信息调制的系数比较取大融合策略,通过逆变换重构图像得到融合结果。实验结果表明该算法能够很好地将红外图像与可见光图像进行融合,且融合效果优于其它一些算法。
【英文摘要】	Being aimed at the fusion quality problem of infrared and visible light images with the same scene, a novel fusion algorithm based on Quantum-behaved Particle Swarm Optimization(QPSO) and neighbor statistic features is proposed in this paper. The source images were decomposed with various scales and direction,then many subband coefficients were obtained. For the low frequency subband, the coefficients weighted average fusion strategy was applied, and the optimal weight values were obtained by QPSO. For the ...
【基金】	国家自然科学基金项目,编号:41001235
【更新日期】	2014-12-23
【分类号】	TP391.41
【正文快照】	9000引言受图像传感器成像机理和技术条件的限制,任何单一图像传感器都不可能全面地反映目标的特性,因而具有一定应用局限性。图像融合就是综合利用各图像传感器得到的不同图像的互补信息和冗余信息,获得对目标及场景更为全面、准确的图像描述。图像融合技术已经应用在军事、遥

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