【摘 要】
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针对多聚焦图像融合存在的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的多聚焦图像融合新方法.首先,采用NSCT对多聚焦图像进行分解;然后,对低频系数采用基于改进拉普拉
【机 构】
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江西财经大学信息管理学院,江西南昌330032;江西省数字媒体重点实验室,江西南昌330032江西财经大学软件与通信工程学院,江西南昌330032
【出 处】
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全国第25届计算机技术与应用学术会议(CACIS·2014)
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针对多聚焦图像融合存在的问题,提出一种基于非下采样Contourlet变换(NSCT)的多聚焦图像融合新方法.首先,采用NSCT对多聚焦图像进行分解;然后,对低频系数采用基于改进拉普拉斯能量和(SML)的视觉特征对比度进行融合,对高频系数采用基于二维Log-Gabor能量进行融合;最后,对得到的融合系数进行重构得到融合图像.实验结果表明,无论是运用视觉的主观评价,还是互信息、边缘信息保留值等客观评价标准,本文所提方法都优于基于传统的离散小波变换、平移不变离散小波变换、NSCT等融合方法.
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