【摘 要】
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针对传统图像融合方法鲁棒性差的缺点，设计了一种基于估计理论期望值最大的图像融合方法。从多感测器成像模型出发，设计出图像的形成模型，分别基于图像的模型以及期望值最大方法
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针对传统图像融合方法鲁棒性差的缺点，设计了一种基于估计理论期望值最大的图像融合方法。从多感测器成像模型出发，设计出图像的形成模型，分别基于图像的模型以及期望值最大方法，推导出估计真实场景的迭代过程，最终得到融合图像。探讨了基于拉普拉斯金字塔、梯度金字塔、小波、小波框架以及方向滤波器金字塔等方法的多尺度展开的融合情况，并与EM方法做了比较，数字仿真表明，图像受到噪声污染时采用EM算法进行融合具有较强的鲁棒性。
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