【摘 要】
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一个鲁棒的图像融合系统应该在各种工作环境下具有广泛的适应能力.然而现有的融合算法往往在输入图像含有噪声时融合结果质量变差.这是因为目前的融合算法不能区分噪声和视觉
【出 处】
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中国航空学会信号与信息处理专业第八届学术会议
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一个鲁棒的图像融合系统应该在各种工作环境下具有广泛的适应能力.然而现有的融合算法往往在输入图像含有噪声时融合结果质量变差.这是因为目前的融合算法不能区分噪声和视觉上有意义的图像特征,将噪声当作有意义的信息传输到了融合结果中.在自然图像里面,视觉上有意义的显著性特征往往表现为一定的空间几何结构,而噪声图像缺少结构化特征.复数小波变换(CWT),将结构化特征很好地表现在不同尺度和方向上.本文在图像复数小波分解的基础上,提出一种反映图像局部信息结构化程度的测度,可以很好区分噪声和结构化信息.图像融合之前利用测度对输入图像加权处理,使输入图像中视觉上有意义的信息在融合结果中自适应地增强,而噪声自适应地抑制.利用几种典型的图像融合算法,比较新方案和现有融合方案的性能,充分验证了本文提出的鲁棒的图像融合算法的卓越性能.
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