【摘 要】
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提出了一种快速提取多尺度融合系数的融合规则用于图像融合。规则应用于源图像进行多尺度分解,对各尺度上融合系数的提取采用基于邻域窗口的融合方式,低频采用改进的邻域熵提取匹配测度,高频采用跨尺度的邻域梯度来提取匹配测度,并给出了融合系数公式。基于图像融合对平移不变和方向选择的敏感性,提出结合双树复小波变换对图像进行多尺度分解新算法。实验表明,采用新算法融合的图像具有相对融合信息熵、标准差大、融合效果好等
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提出了一种快速提取多尺度融合系数的融合规则用于图像融合。规则应用于源图像进行多尺度分解,对各尺度上融合系数的提取采用基于邻域窗口的融合方式,低频采用改进的邻域熵提取匹配测度,高频采用跨尺度的邻域梯度来提取匹配测度,并给出了融合系数公式。基于图像融合对平移不变和方向选择的敏感性,提出结合双树复小波变换对图像进行多尺度分解新算法。实验表明,采用新算法融合的图像具有相对融合信息熵、标准差大、融合效果好等特点。
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