【摘 要】
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针对传统红外与可见光融合方法的融合性能以及视觉效果一般等现象,提出了一种基于离散平稳小波变换(DSWT)的图像融合方法。利用DSWT将源图像的重要特征分解为一系列具有不同层次和空间特征的子图像。利用离散余弦变换(DCT),根据不同频率的能量,对子图像的重要细节进行分离。利用局部空间频率(LSF)增强DCT系数的区域特征,进一步提高区域特征的有效性。结果表明,相较于轮廓波变换法(CT)、离散小波变换
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针对传统红外与可见光融合方法的融合性能以及视觉效果一般等现象,提出了一种基于离散平稳小波变换(DSWT)的图像融合方法。利用DSWT将源图像的重要特征分解为一系列具有不同层次和空间特征的子图像。利用离散余弦变换(DCT),根据不同频率的能量,对子图像的重要细节进行分离。利用局部空间频率(LSF)增强DCT系数的区域特征,进一步提高区域特征的有效性。结果表明,相较于轮廓波变换法(CT)、离散小波变换法(DWT)以及非下采样轮廓波变换法(NSCT),该方法具有更好的融合效果和性能。
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