基于NSCT 与模糊逻辑的图像融合方法

提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和模糊逻辑的图像融合方法。NSCT分解有利于更好地保持图像的边缘信息和轮廓结构，并增强图像的平移不变性。在对原图像进行多尺度几何分解后，针对图像融合过程中原图像融入信息程度的不确定性，采用基于模糊逻辑（Fuzzylogic）的融合规则指导图像的融合：根据高低频各自的频带特性和待融合图像的特点，对高频使用基于信息熵与模糊逻辑的融合方法，而对低频使用基于亮度、梯度、方差、信息熵等特性及模糊逻辑的规则得到融合系数，最终经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结果表明，该算法的融合图像具有良好的视觉效果及客观评指标，指标与视觉效果也能够较好的统一。