针对低可见光图像和红外图像的特点,提出一种基于DT-CWT的自适应图像融合算法.该算法具有好的平移不变性和方向选择性,更适合于人类视觉.先对源图像作双树复小波变换,充分考虑各尺度分解层的系数特征,对 低通子带引入免疫克隆选择,根据统计评价准则定义亲和度函数,自适应获得最优融合权值 对高通子带则根据人类视觉特性定义局部方向对比度,并作为融合准则,突出和增强了各源图像的对比度与细节信息.实验结果表明: 与基于小波的融合结果相比较,本文的融合算法自适应性和鲁棒性更强,较好地保护和显示了源图像中

通过分析天空背景下红外运动小目标、噪音以及背景的特征，提出一种检测方法。首先利用向量小波变换对运动图像进行预处理；其次采用图像差分进行目标的粗检测，提取出候选目标；最后可根据运动目标和噪音的特征对候选目标进行识别，检测出真实的运动小目标。实验证明，该方法可有效检测天空背景下红外运动小目标。-According to small moving infrared target detection in the sky background，a detection algorithm is pre