【摘 要】
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为了提高多聚焦图像的融合性能，针对统计图像融合方法中像素间融合参数估计的不足，提出一种基于小波变换域主成分分析（PCA）和广义高斯建模的多聚焦图像融合方法。将高频子带系数
【机 构】
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山东建筑大学信息与电气工程学院,青岛职业技术学院海尔学院
【基金项目】
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山东省自然科学基金(No.ZR2014FM016);山东省科技发展计划项目(No.2014GGX101050)
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为了提高多聚焦图像的融合性能，针对统计图像融合方法中像素间融合参数估计的不足，提出一种基于小波变换域主成分分析（PCA）和广义高斯建模的多聚焦图像融合方法。将高频子带系数建模为广义高斯分布，并通过改进的最大似然估计法获取融合参数。结合低频子带系数的区域PCA融合方法，最终实现有效的图像融合。实验结果表明，该方法与传统的多聚焦图像融合方法相比，可使融合图像的信息量更丰富，具有更佳的视觉效果。
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