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一种基于Directionlet 变换的图像融合算法

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针对如何提高图像融合效果的问题，提出了一种基于Directionlet变换的图像融合算法。首先对已配准的待融合源图像由给定的生成矩阵分别进行陪集分解，得到每个陪集对应的子图；接着将每两个子图相减，得到源图像的高频和低频分量，其中边缘、纹理等奇异特征包含在高频分量中；然后对低频分量，采用直接平均融合的方法进行系数选择，对高频分量，选择子区域边缘信息较强的系数；最后，通过Directionlet 陪集分解的反变换，得到融合后的图像。实验表明，该算法的融合效果优于小波变换和其他的融合方法。

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来源
《2009全国博士生学术会议——计算机视觉与人工智能》|2009年|1-6|共6页
会议地点天津
作者
林玉池; 刘启海; 何冬; 宋乐; 赵美蓉;
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作者单位

教育部;

国务院学位办;

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会议组织
正文语种
原文格式 PDF
中图分类 TP391.41;
关键词
图像融合; 融合评价; Directionlet变换; 边缘信息;

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