Un algorithme de fusion d'informations d'image multidimensionnelle basé sur la transformation NSCT
L'image d'intensité est conforme à la vision humaine, mais parfois, la cible ne peut pas être complètement distinguée de l'arrière-plan. Les images de polarisation peuvent distinguer la cible plus efficacement et mettre en évidence les détails du contour et de la texture, même si elles ne sont pas conformes à la perception visuelle humaine.
En employant des techniques de fusion d’images, ces deux types d’images peuvent être combinés pour révéler efficacement des caractéristiques multidimensionnelles. Ce processus de fusion compense les limitations des informations obtenues à partir d'un seul capteur d'image, fournissant des informations sur la cible plus fiables et plus précises.
Les chercheurs dirigés par le professeur Ming Zhao de l'Université des sciences et technologies de Huazhong (HUST), en Chine, s'intéressent à un algorithme de fusion d'images qui fusionne deux images avec des dimensions d'information différentes en une seule image.
Leur idée est de prétraiter l'image de polarisation et l'image visible, de décomposer l'image en sous-bandes haute fréquence et sous-bandes basse fréquence par la transformation contourlet non sous-échantillonnée (NSCT), de fusionner les sous-bandes selon les règles de fusion du conçu des bords préservés, et enfin obtenir l'image de fusion par transformation inverse NSCT.
Les chercheurs prédisent des applications potentielles, telles que l’utilisation d’images fusionnées pour la vidéosurveillance des réseaux électriques, qui pourraient permettre de mettre en évidence des cibles dans certains environnements complexes.
L'article est publié dans la revue Frontières de l'optoélectronique.
Fourni par Higher Education Press
