【摘 要】
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本文的研究重点是基于小波变换的多传感器图像融合技术.本文首先介绍了图像信息融合的概念、优势、发展历史及研究现状,并介绍了图像融合的三个层次及常用的图像融合方法.参与融合的图像的质量对融合的效果有着直接的影响,而所获取的源图像不可避免地会带有噪声,本文针对传统小波阈值去噪方法没考虑到小波系数层间相关性的缺点,提出了一种新的局部自适应图像去噪算法.本文还介绍了简单的图像融合方法、基于多尺度塔形分解的图
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本文的研究重点是基于小波变换的多传感器图像融合技术.本文首先介绍了图像信息融合的概念、优势、发展历史及研究现状,并介绍了图像融合的三个层次及常用的图像融合方法.参与融合的图像的质量对融合的效果有着直接的影响,而所获取的源图像不可避免地会带有噪声,本文针对传统小波阈值去噪方法没考虑到小波系数层间相关性的缺点,提出了一种新的局部自适应图像去噪算法.本文还介绍了简单的图像融合方法、基于多尺度塔形分解的图像融合方法和基于小波变换的图像融合方法.我们给出了基于塔形分解的图像融合方法的一般框架,并详细分析了此框架中的各个步骤.本文还特别针对全色高分辨率图像与多光谱图像的融合,对前面提出的算法进行了一些改进,实验结果与性能比较表明,该算法既能很好地增强多光谱影像的空间细节表现能力,又能很好地保持多光谱影像的光谱信息.本文同时讨论了图像融合效果的评价问题,并针对不同的问题使用了不同的融合效果评价方法,对所提出的算法的实验结果进行了综合的评价.
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