【摘 要】
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一幅单一图像往往难以捕获一个场景下所有细节信息,针对这一问题,可以通过多传感器或同一传感器不同方式来获取多幅图像,然后通过图像融合技术将获得的多幅图像进行融合.本文提出一种基于快速离散Curvelet变换(FDCT)的图像融合新方法.不同于以往的方法,本文提出一组新的融合规则.分别采用基于局部能量和改进拉普拉斯能量和的方法对通过FDCT分解得到的低频和高频系数进行系数选择,然后对得到的融合系数通过
【机 构】
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江西财经大学信息管理学院,南昌330032;江西省数字媒体重点实验室,南昌330032 江西财经大
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一幅单一图像往往难以捕获一个场景下所有细节信息,针对这一问题,可以通过多传感器或同一传感器不同方式来获取多幅图像,然后通过图像融合技术将获得的多幅图像进行融合.本文提出一种基于快速离散Curvelet变换(FDCT)的图像融合新方法.不同于以往的方法,本文提出一组新的融合规则.分别采用基于局部能量和改进拉普拉斯能量和的方法对通过FDCT分解得到的低频和高频系数进行系数选择,然后对得到的融合系数通过FDCT逆变换进行重构得到融合图像.通过对大量多模态医学图像、红外可见光图像以及多聚焦图像进行图像融合实验对比,结果表明,无论是运用视觉的主观评价,还是标准差、信息熵以及边缘信息保留值等客观评价标准,本文所提方法都优于传统的基于像素平均、小波变换、FDCT等融合方法.
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