【摘 要】
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在图像的多尺度变换方法中，由高斯滤波器等线性算子构成的尺度空间，不能很好地刻画图像中的非线性特征，且具有共同的缺点：在多尺度分解过程中图像中的边缘会被模糊而较难定位，且图
【机 构】
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深圳大学信息工程学院,深圳信息职业技术学院可视媒体处理与传输深圳市重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61271420,60971120);广东省自然科学基金资助项目(S2012020011034)
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在图像的多尺度变换方法中，由高斯滤波器等线性算子构成的尺度空间，不能很好地刻画图像中的非线性特征，且具有共同的缺点：在多尺度分解过程中图像中的边缘会被模糊而较难定位，且图中物体的轮廓会被扭曲。而形态学平整运算是一种能在多尺度分解的同时保持物体边缘位置不变的形态学滤波器，由其构成的非线性尺度空间能有效克服这一缺点。本文提出了一种基于形态学平整运算的尺度空间的图像融合方法，从融合的三个步骤分别进行分析：分解时，对分解算子和标志图像的生成方法对融合的影响进行分析并从中选择最佳的方法；融合时，对不同类型图像融合，
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