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基于局部目标特征提取和NSCT变换的多聚焦图像融合算法

来源 :西安文理学院学报(自然科学版) | 被引量 : 1次 | 上传用户：smartq

【摘 要】

：

使用多聚焦图像融合(Multi focus image fusion,MFIF)方法的最终目的是增加LR多聚焦图像中的高频成分,该方法采用低分率(low resolution,LR)多聚焦图像恢复技术让高分辨率(high resolution,HR)多聚焦图像恢复.在IEDCNN参考模型的基础上采用多聚焦图像融合模型,并利用局部目标特征提取和NSCT变换相结合的动态模型结构,还在图像融合时引入了蚁

【作 者】

：

贺养慧 

【机 构】

：

朔州师范高等专科学校数计系

【出 处】

：

西安文理学院学报(自然科学版)

【发表日期】

：

2018年04期

【关键词】

：

多聚焦图像 图像融合 局部目标特征提取 NSCT变换 multi-focus imageimage fusionlocal target feature ext 

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使用多聚焦图像融合(Multi focus image fusion,MFIF)方法的最终目的是增加LR多聚焦图像中的高频成分,该方法采用低分率(low resolution,LR)多聚焦图像恢复技术让高分辨率(high resolution,HR)多聚焦图像恢复.在IEDCNN参考模型的基础上采用多聚焦图像融合模型,并利用局部目标特征提取和NSCT变换相结合的动态模型结构,还在图像融合时引入了蚁群算法.经过实验表明:本文采用的方法比IEDCNN更具优势,尤其是图像融合效果,清晰度更佳,同时也让振铃

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