基于量子衍生图像分解的多聚焦图像融合

席亮; 谢可夫

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为了将聚焦于不同目标对象上的多幅图像融合成一幅所有目标都清晰的图像,提出一种基于量子衍生理论的可完全重构的数字图像分解方法.该方法把归一化后的灰度图像表示成量子比特的形式,建立量子关联系统,将图像分解成若干个特征子图,考虑特征子图的含义,选择相应的融合规则进行融合与重构,从而得到最终的融合图像.实验结果表明,与传统的平均加权法和基于小波变换的图像融合方法相比,该方法能获得较为清晰的融合图像.

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来源
《计算机工程》 |2015年第8期|268-272|共5页
作者
席亮; 谢可夫;
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作者单位

上海市普陀区业余大学信息工程系;

上海200062;

湖南师范大学计算机教学部;

长沙410081;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
数字图像; 量子衍生; 图像分解; 图像融合; 多聚焦; 区域梯度;

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