【摘 要】
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针对非下采样剪切波变换（NSST）分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知（CS）的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;
【机 构】
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莆田学院信息工程学院,长春大学电子信息工程学院
【基金项目】
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国家教育部“春晖计划”项目(No.Z2014138);吉林省教育厅基金项目(No.20140529);莆田市科技计划项目(No.2014G20)~~
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针对非下采样剪切波变换（NSST）分解后图像的高频系数数据量较大且具有较大稀疏性的问题,本文提出一种基于NSST和压缩感知（CS）的图像融合算法。算法首先采用NSST对源图像进行分解;其次利用CS算法将NSST分解后的图像的高频系数进行压缩、融合及重构;然后利用＂局部区域能量和局部区域方差＂联合指导待融合图像的低频系数的融合;最后利用NSST逆变换重构融合图像。由于只需要对高频系数的压缩值进行融合,因此算法可以在不影响图像融合效果的同时加快代码的运行速度。仿真实验表明,该算法不需要原图像的先验知识就可以完
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