【摘 要】
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该论文在对图像融合原理、融合体系结构、小波变换原理和方法研究基础上,提出了基于小波变换的图像融合方法和融合体系结构,对小波变换的分解、重构及其在图像融合中的应用进
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该论文在对图像融合原理、融合体系结构、小波变换原理和方法研究基础上,提出了基于小波变换的图像融合方法和融合体系结构,对小波变换的分解、重构及其在图像融合中的应用进行了仿真实验,实验证明基于小波变换的融合算法性能明显优于传统融合算法.论文提出了一种评估融合图像质量的归一加权方法,解决了小波变换最佳分解层的确定问题.又针对小波变换在图像融合中阻碍其发展的主要问题--数据量大(随着分解层数的增加,数据量呈指数级增长),难以满足实际工程应用的特点,提出了基于并行小波变换的融合方法,建立了算法的体系结构,在并行虚拟机(Parallel Virtual Machine,PVM)环境下进行了模拟实验,得到了可观的加速比、效率以及良好的可扩放性曲线,从而证明了该并行算法的有效性和实用性.
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