【摘 要】
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该文针对生猪红外热图像和光学图像的融合,提出一种基于非子采样轮廓波的图像融合算法。在图像多尺度、多方向分解的基础上,设计了基于邻域平均能量和邻域方差的低频子带系数
【机 构】
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江苏大学电气信息工程学院,河海大学机电工程学院,河海大学物联网工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(31172243);教育部博士点基金资助项目(20103227110007);江苏高校优势学科建设工程资助项目
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该文针对生猪红外热图像和光学图像的融合,提出一种基于非子采样轮廓波的图像融合算法。在图像多尺度、多方向分解的基础上,设计了基于邻域平均能量和邻域方差的低频子带系数加权融合规则,以及基于邻域能量最大的带通系数融合规则。针对亮度-色度-饱和度变换法（intensity-hue-saturation transform,IHS）、小波变换法（discrete wavelet transform,DWT）、轮廓波变换法（contourlet transform,CT）等融合方法以及非子采样轮廓波变换（nonsub
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