【摘 要】
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现有图像融合方法不同程度的存在边缘阶梯效应，会导致一些空间伪影引入融合图像。本文提出了一种新的解决图像融合过程中鲁棒性差的方法，即前向-后向自校正扩散引导特征重建（Forward-backward Selfcorrecting diffusion,FBSD）。并对分解后各特征之间的差异设计了一种基于期望值最大算法和主成分分析的混杂融合策略。最后利用评价指标评估了所提出算法的性能，验证了该方法在边缘
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现有图像融合方法不同程度的存在边缘阶梯效应，会导致一些空间伪影引入融合图像。本文提出了一种新的解决图像融合过程中鲁棒性差的方法，即前向-后向自校正扩散引导特征重建（Forward-backward Selfcorrecting diffusion,FBSD）。并对分解后各特征之间的差异设计了一种基于期望值最大算法和主成分分析的混杂融合策略。最后利用评价指标评估了所提出算法的性能，验证了该方法在边缘阶梯效应的处理上优于现有的图像融合方法，以及融合决策的有效性。
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