【摘 要】
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提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和模糊逻辑的图像融合方法。NSCT分解有利于更好地保持图像的边缘信息和轮廓结构,并增强图像的平移不变性。在对原图像进行多尺度几
【机 构】
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深圳大学计算机科学与技术系,深圳市可视媒体处理与传输重点实验室,深圳信息职业技术学院
【基金项目】
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国家自然科学基金No.60971120;广东省自然科学基金(No.9151009001000052)~~
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提出一种基于非下采样Contourlet变换（NSCT）和模糊逻辑的图像融合方法。NSCT分解有利于更好地保持图像的边缘信息和轮廓结构,并增强图像的平移不变性。在对原图像进行多尺度几何分解后,针对图像融合过程中原图像融入信息程度的不确定性,采用基于模糊逻辑（Fuzzylogic）的融合规则指导图像的融合：根据高低频各自的频带特性和待融合图像的特点,对高频使用基于信息熵与模糊逻辑的融合方法,而对低频使用基于亮度、梯度、方差、信息熵等特性及模糊逻辑的规则得到融合系数,最终经过NSCT逆变换得到融合图像。实验结
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