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基于无约束优化EMD的图像融合方法研究
【摘 要】
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随着多源图像数据应用范围的扩大,通过图像融合进行准确、快速地获取多视角信息的需求不断增加。经验模态分解(Empirical Mode Decomposition,EMD)是一种多尺度的自适应分解方法,非常有利于处理非线性、非平稳信号。该方法被认为是信号处理和分析领域的一个重要革新,受到了国内外研究者的广泛关注。由于经验模态分解方法能够高效表示图像不同尺度的特征信息,因此用其进行图像融合,有利于提高
【机 构】
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东北电力大学
【出 处】
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东北电力大学
【发表日期】
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2019年01期
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