基于粒子群优化的多分辨率图像融合

？提出了一种基于粒子群优化的多分辨率图像融合算法，用以融合红外与可见光视觉传感器获提出了一种基于粒子群优化的多分辨率图像融合算法，用以融合红外与可见光视觉传感器获取的图像。分别对原始图像执行快速离散Curvelet变换；根据不同子带系数的特性与原始图像的光谱特征，在低频系数的融合中着重保留目标特征，并对其余系数选取基于Tsallis熵的互信息量作为评价指标，进而利用改进的粒子群优化算法求取最佳系数融合权值；对各高频子带系数采用基于局部区域能量匹配的融合规则。经过Curvelet逆变换得到融合结果图像。实验结果表明，该算法可以有效地综合红外图像中的目标特征与可见光图像中的细节信息，其融合结果在主观视觉效果与客观评价指标上均优于传统的基于塔形变换与小波变换的融合算法。