【摘 要】
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本文提出了一种基于向量小波和神经网络的图像融合算法.首先对各源图像进行向量小波变换,根据变换后系数计算出各子块图像的清晰度,选取子块图像部分区域清晰度作为前溃神经网络的训练样本,调整神经网络权重;然后用训练好的神经网络组合融合图像的向量小波系数,对组合后的系数进行一致性校验;最后对该系数进行向量小波逆变换,得到融合图像.实验结果表明,该算法能够较好地解决多传感器图像融合问题,生成的融合图像效果优于
【机 构】
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郑州大学信息工程学院,河南,郑州,450001;华中科技大学计算机科学与技术学院,湖北,武汉,430074
【出 处】
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全国第17届计算机科学与技术应用(CACIS)学术会议
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本文提出了一种基于向量小波和神经网络的图像融合算法.首先对各源图像进行向量小波变换,根据变换后系数计算出各子块图像的清晰度,选取子块图像部分区域清晰度作为前溃神经网络的训练样本,调整神经网络权重;然后用训练好的神经网络组合融合图像的向量小波系数,对组合后的系数进行一致性校验;最后对该系数进行向量小波逆变换,得到融合图像.实验结果表明,该算法能够较好地解决多传感器图像融合问题,生成的融合图像效果优于传统图像融合方法。
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