针对夜视融合图像通常存在细节不够丰富、目标对比度低的问题,为了获得更为理想的图像增强效果,提出一种新颖的基于非下采样轮廓波变换(NSCT)的夜视图像彩色融合方法.构建了基于S函数与子图局部方差信息的可变加权融合策略,在NSCT域内实现可见光及红外源图像的自适应融合;将得到的融合图像与源图像进行组合并映射至YUV颜色空间,生成伪彩色融合图像;再运用颜色传递技术获得重染色的彩色融合图像.实验结果表明,该方法既能丰富彩色融合图像的细节,又能提高其亮度对比度和目标的可探测性,增强了观察者对场景的理解.
在不完全树型小波分解基础上将纹理和颜色特征进行融合 ,提出了适合彩色纹理图像分析的新的特征 ,它比单纯的灰度纹理特征或颜色特征具有更强的分类能力 同时还利用 2 0类真实彩色自然纹理图像对塔式小波分解、不完全树型小波分解和小波包分解进行了多特征融合的分类比较 ,实验结果表明 :不完全树型小波分解的特征级融合表现出良好的分类性能和抗噪能力
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