【红外与可见光图像融合】离散平稳小波变换域中基于离散余弦变换和局部空间频率的红外与视觉图像融合方法（Matlab代码实现）

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🔥 内容介绍

在当今数字图像处理领域，图像融合技术被广泛应用于多个领域，包括医学影像、军事目标识别和监控等。其中，红外与视觉图像融合是一项重要的研究方向。红外图像和视觉图像在不同的频率和空域上具有不同的特征，因此将它们融合起来可以提供更全面、更准确的信息。

在图像融合中，离散小波变换（DWT）和离散余弦变换（DCT）是两种常用的变换方法。DWT可以将图像分解为不同频率的子带，而DCT则可以提取图像的局部空间频率。因此，将这两种变换方法结合起来，可以更好地捕捉图像的频率和空间信息，从而实现更好的融合效果。

本文针对离散平稳小波变换域中和离散余弦变换和局部空间频率的红外与视觉图像融合方法展开研究。首先，我们对红外图像和视觉图像进行预处理，包括图像增强和降噪等。然后，我们将红外图像和视觉图像分别进行DWT和DCT变换，得到它们的小波系数和余弦系数。接下来，我们提出了一种新的融合规则，通过对小波系数和余弦系数进行加权平均来融合图像。最后，我们对融合后的图像进行后处理，包括边缘增强和图像平滑等，以进一步提升融合效果。

为了验证我们提出的方法的有效性，我们进行了一系列实验。实验结果表明，我们的方法在红外与视觉图像融合中取得了良好的效果。与传统的融合方法相比，我们的方法能够更好地保留图像的细节信息，并且具有更好的边缘保持能力。此外，我们的方法还能够有效地抑制噪声，并提高图像的对比度和清晰度。

总之，本文提出了一种基于离散平稳小波变换域中和离散余弦变换和局部空间频率的红外与视觉图像融合方法。通过将这两种变换方法结合起来，我们能够更好地捕捉图像的频率和空间信息，从而实现更好的融合效果。我们的方法在实验中取得了良好的效果，证明了其有效性和实用性。未来，我们将进一步优化和改进这种融合方法，以应用于更广泛的领域和应用场景中。

📣 部分代码

% example exd3%----------------------------------------------------------------% PURPOSE %    Structural Dynamics, time integration, reduced system.%%    Note: example exd1.m must be run first.%%----------------------------------------------------------------% REFERENCES%     G"oran Sandberg 1994-03-08%     Karl-Gunnar Olsson 1995-09-29 %----------------------------------------------------------------figure(1); clf; figure(2); clf;echo on% ----- Impact, center point, vertical beam ---------------------dt=0.002;      T=1;      nev=2;% ----- the load ------------------------------------------------G=[0 0; 0.15 1; 0.25 0; T 0];        [t,g]=gfunc(G,dt);f=zeros(15, length(g));              f(4,:)=1000*g;fr=sparse([[1:1:nev]' Egv(:,1:nev)'*f]);% ----- reduced system matrices ---------------------------------kr=sparse(diag(diag(Egv(:,1:nev)'*K*Egv(:,1:nev))));mr=sparse(diag(diag(Egv(:,1:nev)'*M*Egv(:,1:nev))));% ----- initial condition ---------------------------------------dr0=zeros(nev,1);                    vr0=zeros(nev,1);% ----- output parameters ---------------------------------------ntimes=[0.1:0.1:1];    nhistr=[1:1:nev];   nhist=[4 11];% ----- time integration parameters -----------------------------ip=[dt T 0.25 0.5 10 nev ntimes nhistr];% ----- time integration ----------------------------------------[Dsnapr,Dr,Vr,Ar]=step2(kr,[],mr,dr0,vr0,ip,fr,[]);% ----- mapping back to original coordinate system --------------DsnapR=Egv(:,1:nev)*Dsnapr;DR=Egv(nhist,1:nev)*Dr;% ----- plot time history for two DOF:s -------------------------figure(1), plot(t,DR(1,:),'-',t,DR(2,:),'--')axis([0    1.0000   -0.0100    0.0200])grid, xlabel('time (sec)'), ylabel('displacement (m)')title('Displacement(time) at the 4th and 11th degree-of-freedom')text(0.3,0.017,'solid line = impact point, x-direction')text(0.3,0.012,'dashed line = center, horizontal beam, y-direction')text(0.3,-0.007,'TWO EIGENVECTORS ARE USED')% ---------------------- end ------------------------------------echo off

⛳️ 运行结果

🔗 参考文献

[1] 李鹏,黄亚飞,欧阳柳茜,等.基于改进空间频率的红外与可见光图像融合[J].信息与电脑, 2017(6):3.DOI:10.3969/j.issn.1003-9767.2017.06.032.

[2] 易正俊,宋瑞晶,李华锋.基于非采样Contourlet变换的图像融合算法[J].信号处理, 2010, 26(6):5.DOI:CNKI:SUN:XXCN.0.2010-06-015.

[3] 周晨旭,黄福珍.基于BLMD和NSDFB算法的红外与可见光图像融合方法[J].红外技术, 2019, v.41;No.314(02):80-86.

[4] 任重,唐垚,谢永斌,等.基于离散平稳小波变换的图像融合方法[J].  2020.DOI:10.13873/J.1000-9787(2020)08-0138-03.

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