基于复小波-Contourlet变换的高维信号处理

白春霞; 赵文忠

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基于复小波-Contourlet变换的高维信号处理

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Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,相对于小波变换具有较好的方向性、较高的逼近精度和较好的稀疏表达性能。因此将Contourlet变换用于多维信号处理,能更好的提取图像信号边缘特征,为融合提取更多的特征信息。利用对偶树复小波-Contourlett变换的多尺度和多方向性特征以及自适应融合规则在选取融合系数上的优势,提出了一种自适应对偶树复小波-Contourlet变换的多传感图像融合新算法。算法是将全色图像和多光谱图像进行对偶树复小波-Contourlet变换分解后,针对不同的频率域特点选择不同的融合规则,对低频系数选取区域能量的加权系数自适应融合规则,对高频系数特性选用了区域特征自适应的融合规则,最后通过重构得到融合图像。将其他的融合算法和本文所提算法进行了主观和客观的对比,结果表明,该算法是一种有效可行的图像融合算法。

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来源
《自动化与仪器仪表》 |2011年第1期|113-115|共4页
作者
白春霞; 赵文忠;
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作者单位

河西学院机电工程系;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP273.2;
关键词
高维信号; 对偶树复小波变换; Contourlet变换; 自适应; 融合算法;

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