基于小波变换的PSO优化紫外双通道图像融合研究

将紫外(UV)光作为高压设备放电检测对象，能够更及时、准确地获取设备的运行状态；以可见光为背景，叠加紫外放电图像的融合结果相比单一的紫外图像更直观、准确。由于紫外与可见光属于异类图像，很难获取相似的特征点进行融合。本文提出使用粒子群优化算法(PSO)优化小波图像融合的方法，对于包含图像边缘信息的低频分量，使用加权融合算法；对于细节众多的高频分量使用局部方差的算法进行融合，利用PSO算法优化方差的求解过程，获取双通道的最佳融合权重，通过对不同距离下融合图像的参数提取，验证了本文算法的可行性，融合精度可达97%。