【摘 要】
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针对àtrous小波变换与NSCT这两种多尺度变换的优缺点,通过引入àtrous-NSCT变换工具,提出了一种基于àtrous-NSCT变换和区域特性的图像融合方法。此方法将区域
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61365008),江西省科技支撑计划项目(20161BBE50081),江西省教育厅科技项目(GJJ150522,GJJ150526)资助
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针对àtrous小波变换与NSCT这两种多尺度变换的优缺点,通过引入àtrous-NSCT变换工具,提出了一种基于àtrous-NSCT变换和区域特性的图像融合方法。此方法将区域平均梯度作为活性测度,以系数取大的融合方法完成低频子带图像的融合;选用基于区域方差加权自适应模型的融合方法完成高频子带图像的融合,通过àtrous逆变换处理获得融合后的最终结果。在实验中将新提出的方法与其他5种多尺度融合方法进行比较,结果表明,当新型多尺度变换的分解层数为4时,所获得的融合结
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