【摘 要】
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为保留更多的源图像信息特征,克服基于梯度等融合算法容易产生伪影的缺陷,提出一种基于加权聚焦度的图像融合算法。计算每个源图像的聚焦度量值空间频率、改进的修正拉普拉斯
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61502287);山西省科技创新计划(2015105)
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为保留更多的源图像信息特征,克服基于梯度等融合算法容易产生伪影的缺陷,提出一种基于加权聚焦度的图像融合算法。计算每个源图像的聚焦度量值空间频率、改进的修正拉普拉斯算子和和梯度加权和,得到聚焦状态图MSF、Mi-SML和MSoG,根据隶属函数求出相应隶属度值μSF(z)、μi-SML(z)和μSoG(z),得到各源图像的权重,根据线性归一法生成最终的融合图像,并将该算法与当前几种典型图像融合算法进行主客观评价。结果表明:该算法的标准偏差(σ)高出4.699,平均梯度(G)高出0.382,信息熵(H)也是最高
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