【摘 要】
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论文提出一种有效的基于Directionlets变换的偏振图像融合算法。首先采用多方向多尺度的Directionlets变换对多个偏振图像进行分解，对于分解后的低频系数采用加权平均融合算法
【机 构】
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安徽大学计算智能与信号处理教育部重点实验室,中国科学院通用光学辐射定标与表征重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金(60872163);安徽省教育厅自然科学研究基金(KJ2011A013)资助课题
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论文提出一种有效的基于Directionlets变换的偏振图像融合算法。首先采用多方向多尺度的Directionlets变换对多个偏振图像进行分解，对于分解后的低频系数采用加权平均融合算法；根据高频子图边缘分布差异，对于方向高频系数采用2维Teager能量的边缘检测算法以及区域方向对比度算法实现偏振图像的融合处理。实验结果表明，与传统算法相比，提出的算法在保留原始图像边缘和纹理信息的同时，可以有效地取得较好的融合视觉效果。
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