基于显著计算与变分法的多尺度图像融合

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在多尺度图像融合中,通常将图像进行多尺度变换,再对变换后的低频系数与高频系数采用一定的融合规则进行融合,然而融合规则的选择将影响图像的清晰度与融合质量。将视觉显著模型与变分法理论应用在多尺度图像的低频系数融合中,获取最优的融合系数组合,从而增强融合效果,通过对红外线与可见光图像、医学图像的融合实验表明,该方法能克服融合图像对比度偏低的缺陷,获取的图像能较好地保留源图像的显著目标信息,如形状、大小、色调、纹理等,特别是针对异源亮度差异较大的图像。在主观视觉感受与客观评价指标上都有所提升。
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