基于小波-Contour let變換的圖像融合算法研究.pdf_第1頁(yè)
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文檔簡(jiǎn)介

1、圖像融合作為信息融合的重要分支,研究的是如何綜合利用不同類型傳感器所獲得的圖像,通過一定的算法得到一幅信息更加準(zhǔn)確、豐富的新圖像,從而產(chǎn)生比單一傳感器更精確、完整、可靠的描述和判決。它在軍事、遙感、機(jī)器人、醫(yī)學(xué)圖像處理以及計(jì)算機(jī)視覺等領(lǐng)域有著廣泛的應(yīng)用前景。
   圖像融合主要在像素級(jí)、特征級(jí)、決策級(jí)三個(gè)層次上進(jìn)行。像素級(jí)融合是最基本的融合,它是特征級(jí)、決策級(jí)的基礎(chǔ),也是本文研究的主要內(nèi)容。本文主要對(duì)基于多分辨率的像素級(jí)圖像融合

2、方法進(jìn)行研究。
   本文的主要研究成果如下:
   1.為了解決小波變換中的方向有限性問題,并消除Contourlet變換中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出一種基于小波-Contourlet的區(qū)域梯度選擇平均圖像融合算法。該算法對(duì)低頻采用加權(quán)平均規(guī)則,對(duì)高頻計(jì)算區(qū)域梯度,并采用選擇平均規(guī)則。同時(shí)采用空間頻率、交叉熵與偏差等作為客觀評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,在相同的融合規(guī)則下,基于小波-Contourlet變換的融合

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