基于K-means聚类与NSCT的图像融合算法

Research on Image Fusion Algorithm Based on K-means Clustering and NSCT

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中文摘要：传统的基于NSCT的图像融合算法,通常是对原始图像进行NSCT变换,然后进行不同尺度系数的融合,没有对原始图像进行针对性的分析.对此,提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法.利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类,对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数.根据分类图像的特点,采用自适应的融合规则实现不同子带的融合.将融合系数进行NSCT反变换得到分类后的融合图像,再进行叠加得到最终的融合图像.实验结果表明,算法在保留图像纹理信息、提升对比度等方面效果更为突出,客观质量评价结果表现得也更好.

作者：

李明明、王新赛、冯小二

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作者单位：

陆军炮兵防空兵学院郑州校区,郑州 450052

关键词：

图像融合红外图像可见光图像聚类非下采样轮廓波变换

出版年：

2022

DOI：

10.3969/j.issn.1002-0640.2022.02.025

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