的融合图。融合规则是，如果图像的区域窗口能量大于图像的区域窗口能量，则对应的融合图里的值就是，否则就是。对于之前得到的初步融合图，如果在个大小的窗口区域内，中间的是，其他大部分是，这时中间的值不变如果中间的为，其他基于非下采样变换红外和可见光图像的融合方法论文原稿准差反映了这方面，标准差越大包含更多的边缘和细节信息。先将高频分量分割成离散的的区域窗口，假设用表示图像的带通子带系数的局部区域标准差，其中为或，每个窗口标准差的计算公式如式所示。以上公式中的即为，即为窗口均值。具体算用表示图像低通子带系数每个窗口的能量，其中为或，能量公式如式所示。其中。根据以上的能量公式，就可以得到个初步的融合图。融合规则是，如果图像的区域窗口能量大于图像的区域窗口能量，则对应的融合图里的值就是，否则就是。对于像进行评价。表是对融合结果的评价。从表可以看出，将本文提出的融合方法和另外种融合方法相比，本文方法都是最优的。下面利用区域的能量计算对应区域的匹配度，匹配度即对应区域的匹配程度。使用中的匹配度的计算公式。的取值在之间实验及结果分析融合结果本文算法在环境中进行实验。实验中红外和可见光图像完全配准，在同场景同时间拍摄。如图列出了其中组红外和可见光图像，其中是红外图像，是可见光图像。实验结果如图所示。实验里有组对比实验分别是图像融合方法。本文算法的融合结果与几种算法的融合结果作对比，采用熵平均梯度和互信息种客观评价标准进行评价，结果表明本文算法有不错的效果，融合结果更加清晰。得到最终的融合图之后，可以根据最终的融合图来得到带通子带系数的融逆变换得到融合图像。实验结果表明，相比同类研究方法，该算法具有不错的融合效果。关键词图像融合红外图像可见光图像区域能量中图分类号文献标识码文章编号基于非下采样变换红外和可见光图像的融合方法论文原稿合结果，其结果如式所示。如果在最终的融合图中值为，表示这个位置取图像的带通子带系数，如果值为，则取图像的带通子带系数。对融合后的低通子带系数和带通子带系数进行逆变换，得到最终的融合结果。引言图像融合就是将两幅或者是多幅图像融合成幅图像。目前，常用的融合方法有金字塔变换小波变换和非下采样变换等融合方法。本文针对红外和可见光图像的特点，提出了种基于非下采样变换图像的带通子带系数。对融合后的低通子带系数和带通子带系数进行逆变换，得到最终的融合结果。基于非下采样变换红外和可见光图像的融合方法论文原稿。摘要本文提出了种基于非下采样，变换红外和可见光图像的融合方法。首先对红外和可见光图像进行多尺度多方向分解，得到低通子带和各个高频子带。对于低通子带，采用基于局部区域能量的方法进行融合对于带通子带，采用基于局域标准差取大的方法进行融合最后通过基于非下采样变换红外和可见光图像的融合方法论文原稿提出的融合方法和另外种融合方法相比，本文方法都是最优的。得到最终的融合图之后，可以根据最终的融合图来得到带通子带系数的融合结果，其结果如式所示。如果在最终的融合图中值为，表示这个位置取图像的带通子带系数，如果值为，则取进行实验。实验中红外和可见光图像完全配准，在同场景同时间拍摄。如图列出了其中组红外和可见光图像，其中是红外图像，是可见光图像。实验结果如图所示。实验里有组对比实验分别是像素取平均值法，如图所示小波变换低频分量取平均，高部分是，这时将中间的值改为。基于非下采样变换红外和可见光图像的融合方法论文原稿。下面利用区域的能量计算对应区域的匹配度，匹配度即对应区域的匹配程度。使用中的匹配度的计算公式。的取值在之间，对选描述如下低通子带系数融合方法。将两幅图像的低通子带系数的分别划分成离散的的区域窗口，然后计算每个窗口的能量。假设用表示图像低通子带系数每个窗口的能量，其中为或，能量公式如式所示。其中。根据以上的能量公式，就可以得到个前得到的初步融合图，如果在个大小的窗口区域内，中间的是，其他大部分是，这时中间的值不变如果中间的为，其他大部分是，这时将中间的值改为。带通子带系数融合方法。由于带通子带系数反映的是图像的边缘和细节信息，图像的局部区域标对选个阈值为。当时，以上得到的融合图不变，当时，将融合图中对應点的值改为，这样就得到最终的融合图。具体算法描述如下低通子带系数融合方法。将两幅图像的低通子带系数的分别划分成离散的的区域窗口，然后计算每个窗口的能量。假设是像素取平均值法，如图所示小波变换低频分量取平均，高频分量取大值法，如图所示变换低通子带系数取平均，带通子带系数取大值法，如图所示本文算法如图如图所示。结果分析本文采用信息熵平均梯度和互信息这个客观评价标准对图