结合分数阶显著性检测及量子烟花算法的NSST域图像融合

林剑萍; 廖一鹏

doi:10.37188/OPE.20212906.1406

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结合分数阶显著性检测及量子烟花算法的NSST域图像融合

信息科学 | 更新时间：2021-07-03

- 结合分数阶显著性检测及量子烟花算法的NSST域图像融合
- A novel image fusion method with fractional saliency detection and QFWA in NSST
- 光学精密工程 2021年29卷第6期页码：1406-1419
- 作者机构：
  
  1.阳光学院人工智能学院，福建福州 350015
  2.福州大学物理与信息工程学院，福建福州 350108
- 作者简介：
  
  [ "林剑萍（1983-），女，福建莆田人，硕士，讲师，2007年于福州大学获得学士学位，2012年于福州大学获得硕士学位，现为阳光学院人工智能学院教师，主要从事图像处理与模式识别方面的研究。E-mail：jplin@ygu.edu.cn" ]
- 基金信息：
  
  国家自然科学基金资助项目(61471124;61601126);福建省自然科学基金项目(2019J01224);福建省中青年教师教育科研项目(JT180056)
- DOI：10.37188/OPE.20212906.1406
  中图分类号： TP394.1;TH691.9
- 收稿日期：2020-11-12，
  
  修回日期：2020-12-27，
  
  纸质出版日期：2021-06-15
- 稿件说明：
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林剑萍,廖一鹏.结合分数阶显著性检测及量子烟花算法的NSST域图像融合[J].光学精密工程,2021,29(06):1406-1419.

LIN Jian-ping,LIAO Yi-peng.A novel image fusion method with fractional saliency detection and QFWA in NSST[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(06):1406-1419.
林剑萍,廖一鹏.结合分数阶显著性检测及量子烟花算法的NSST域图像融合[J].光学精密工程,2021,29(06):1406-1419. DOI： 10.37188/OPE.20212906.1406.

LIN Jian-ping,LIAO Yi-peng.A novel image fusion method with fractional saliency detection and QFWA in NSST[J].Optics and Precision Engineering,2021,29(06):1406-1419. DOI： 10.37188/OPE.20212906.1406.

摘要

针对传统红外与可见光图像融合算法中存在的细节纹理信息不够清晰，边缘信息保留不够充分等问题，提出一种基于分数阶显著性及改进量子烟花算法的非下采样Shearlet变换（NSST）域图像融合方法。首先对红外与可见光图像进行NSST分解，低频分量先进行基于分数阶微分增强的显著性检测；然后按照显著图匹配度的融合规则进行融合，高频子带采用梯度变化和灰度差异加权策略进行融合；接着对量子烟花算法进行改进，并对高低频融合参数进行优化；最后输出最佳的融合图像。通过实验表明：基于分数阶微分增强的显著性检测具有较好的视觉显著效果，改进量子烟花算法的寻优能力强、收敛效率高，所提方法得到的融合图像有效地综合红外与可见光图像中的细节信息，与现有方法相比具有较好的融合效果，且自适应能力强、无需人工干预。

Abstract

In traditional infrared and visible image fusion algorithms， some research problems such as inadequate detail texture information and insufficient edge information retention. Therefore， a non-subsampled shearlet transform （NSST） image fusion method based on fractional saliency detection and improved quantum fireworks algorithm is proposed. First， an NSST decomposition is performed for infrared and visible images， and the saliency detection is also executed on the basis of the fractional differential enhancement for low-frequency components， and then fusion is carried out according to the rules of the saliency map matching degree. The high-frequency subbands are merged by the gradient variation and gray difference weighting strategy. Second， the quantum fireworks algorithm is improved， and the high- and low-frequency fusion parameters are optimized by the improved quantum fireworks algorithm. Finally， the best fusion image can be generated. The experiment results showed that the saliency detection based on fractional differential enhancement can achieve good visual saliency. Moreover， the improved quantum fireworks algorithm has strong optimization ability and high convergence efficiency. As a result， the fusion image obtained by the proposed method effectively integrates the detailed information into the infrared and visible images. Compared with the existing methods， the proposed method realizes a better fusion effect with strong self-adjustment ability without any human intervention.

关键词

Keywords

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