【摘 要】
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针对传统图像融合技术存在图像信息聚合度低,清晰度不高等问题,提出一种改进拉普拉斯金字塔变换相似性多色谱图像融合方法,可有效增强信息聚合度;预处理时采用自适应分割算法有效提升相似性多色谱图像的特征提取能力,后期优化中采用引导滤波实现图像边缘融合连贯,系数融合中采用局部区域梯度能量取大方法实现融合.仿真结果表明,采用该方法进行的相似性多色谱图像比源图像的分辨率更高、信息聚合强度更强、信息量更大,可以在很大程度上减小决策过程中的不确定性因素,提升了图像的清晰度和识别率.
【机 构】
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广东工业大学华立学院,广州 511320
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针对传统图像融合技术存在图像信息聚合度低,清晰度不高等问题,提出一种改进拉普拉斯金字塔变换相似性多色谱图像融合方法,可有效增强信息聚合度;预处理时采用自适应分割算法有效提升相似性多色谱图像的特征提取能力,后期优化中采用引导滤波实现图像边缘融合连贯,系数融合中采用局部区域梯度能量取大方法实现融合.仿真结果表明,采用该方法进行的相似性多色谱图像比源图像的分辨率更高、信息聚合强度更强、信息量更大,可以在很大程度上减小决策过程中的不确定性因素,提升了图像的清晰度和识别率.
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