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基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法
被引量：
21
1
作者
郭雷
程塨
赵天云
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期454-459,共6页
提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法...
提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法得到高频融合系数;最后进行小波重构得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该算法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该算法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。
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关键词
图像融合
小波变换
多聚焦图像
邻域归一化梯度
邻域
方差
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题名
基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法
被引量：
21
1
作者
郭雷
程塨
赵天云
机构
西北工业大学自动化学院
出处
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011年第3期454-459,共6页
基金
国家自然科学基金(60802084)资助
文摘
提出了一种基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法。该算法首先采用小波变换对源图像进行多尺度分解,得到低频和高频子图像;然后对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的方法得到低频融合系数,对高频子图像采用基于邻域方差的方法得到高频融合系数;最后进行小波重构得到融合图像。采用均方根误差、信息熵以及峰值信噪比等评价标准,将该算法与传统融合方法的融合效果进行了比较。实验结果表明,该算法所得融合图像的效果和质量均有明显提高。
关键词
图像融合
小波变换
多聚焦图像
邻域归一化梯度
邻域
方差
Keywords
image processing, wavelet transforms, algorithms, signal to noise ratio, feature extraction, image fusion, multi-focus image, neighborhood normalized gradient, neighborhood feature
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于小波变换和邻域特征的多聚焦图像融合算法
郭雷
程塨
赵天云
《西北工业大学学报》
EI
CAS
CSCD
北大核心
2011
21
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