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通过图像的边缘融合,挖掘图像中亮度变化明显的点,提高对远程图像的视觉特征分辨能力。传统的图像边缘融合算法采用灰阶量化边缘分解技术,由于图像边缘编码向量在码书中的排列是无序,导致边缘融合效果不好。提出一种改进的基于向量量化谱分解的图像边缘融合算法。采用向量量化谱分解技术,对信号与图像数据进行压缩,生成融合图像的灰度直方图,构建图像的向量量化边缘融合算子,实现算法改进。仿真结果表明,采用该算法能有效检测出图像的边缘亮点结构,保留了图像重要的结构属性,实现对图像边缘的准确检测,提高了峰值信噪比20 d B