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非下采样形态学Shearlet变换:提高结构细节捕捉的图像表示新方法
被引量：
2
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作者
刘俊良
雷琳
周石琳
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第2期163-171,共9页
针对Shearlet变换缺乏平移不变性以及对结构细节捕捉能力较差等不足,提出提高结构细节捕捉的非下采样形态学Shearlet变换。不同于传统的离散Shearlet变换,本文采用非下采样形态学Haar金字塔分解代替拉普拉斯金字塔分解,实现对源图像的...
针对Shearlet变换缺乏平移不变性以及对结构细节捕捉能力较差等不足,提出提高结构细节捕捉的非下采样形态学Shearlet变换。不同于传统的离散Shearlet变换,本文采用非下采样形态学Haar金字塔分解代替拉普拉斯金字塔分解,实现对源图像的多尺度分解。结构细节捕捉能力较强的非下采样形态学Haar金字塔取消了下采样操作,不仅使变换具有平移不变性,而且提高了变换结构细节捕捉和保持的能力。经过图像融合实验结果对比,验证了该变换在图像融合应用中结构细节捕捉能力的有效性。
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关键词
SHEARLET变换
形态学金字塔
结构细节捕捉
图像融合
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职称材料
题名
非下采样形态学Shearlet变换:提高结构细节捕捉的图像表示新方法
被引量：
2
1
作者
刘俊良
雷琳
周石琳
机构
国防科学技术大学电子科学与工程学院
出处
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014年第2期163-171,共9页
基金
国家自然科学基金项目(61105031)
文摘
针对Shearlet变换缺乏平移不变性以及对结构细节捕捉能力较差等不足,提出提高结构细节捕捉的非下采样形态学Shearlet变换。不同于传统的离散Shearlet变换,本文采用非下采样形态学Haar金字塔分解代替拉普拉斯金字塔分解,实现对源图像的多尺度分解。结构细节捕捉能力较强的非下采样形态学Haar金字塔取消了下采样操作,不仅使变换具有平移不变性,而且提高了变换结构细节捕捉和保持的能力。经过图像融合实验结果对比,验证了该变换在图像融合应用中结构细节捕捉能力的有效性。
关键词
SHEARLET变换
形态学金字塔
结构细节捕捉
图像融合
Keywords
Shearlet transform
Morphological pyramid
the ability of capturing structural details
image fusion
分类号
TP182 [自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]
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出处
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被引量
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1
非下采样形态学Shearlet变换:提高结构细节捕捉的图像表示新方法
刘俊良
雷琳
周石琳
《信号处理》
CSCD
北大核心
2014
2
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