【摘 要】
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针对多模态图像的融合问题,提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法,解决了已有融合方法中融合精度较低的问题.该方法利用平移
【机 构】
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长春理工大学电子信息工程学院,长春理工大学计算机科学技术学院
【基金项目】
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教育部留学基金委留学归国人员科研启动基金（批准号：教外师留[第1685号]）, 吉林省科技发展计划项目（批准号：20130101179JC）
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针对多模态图像的融合问题,提出一种平移不变不可分离剪切波结合边界约束最优投影梯度非负矩阵分解的图像融合方法,解决了已有融合方法中融合精度较低的问题.该方法利用平移不变不可分离剪切波对源图像进行分解;将低频子带系数视为原始观测数据,采用边界约束最优投影梯度非负矩阵分解算法得到包含特征基的融合低频子带系数,将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络的外部输入激励,边缘强度作为链接强度,经点火处理和判决选择运算,得到融合高频方向子带系数;最后对融合子带进行平移不变不可分离剪切波逆变换得到融合图像.为了验证该融合方法
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