微计算机应用
微計算機應用
미계산궤응용
MICROCOMPUTER APPLICATIONS
2010年
5期
16-20
,共5页
多尺度分解%信息熵%梯度%融合算法
多呎度分解%信息熵%梯度%融閤算法
다척도분해%신식적%제도%융합산법
提出了一种多尺度最大信息熵(Max Information Entropy,MIE)及梯度的图像融合算法,该算法在对源图像多尺度分解的基础上,根据低频小波系数及高频小波系数的特点,把信息熵引用到小波低频系数的选择中,根据局部信息熵的大小确定小波系数的选择;而高频采用基于最大梯度值的方法,最后对所选小波系数进行重构,即可得到融合图像.二者的结合,对图像的细节处理更加细致,又有效地消除冗余信息.通过实验分析,结果表明该算法与其他基于区域的方法相比,提高了融合效果.
提齣瞭一種多呎度最大信息熵(Max Information Entropy,MIE)及梯度的圖像融閤算法,該算法在對源圖像多呎度分解的基礎上,根據低頻小波繫數及高頻小波繫數的特點,把信息熵引用到小波低頻繫數的選擇中,根據跼部信息熵的大小確定小波繫數的選擇;而高頻採用基于最大梯度值的方法,最後對所選小波繫數進行重構,即可得到融閤圖像.二者的結閤,對圖像的細節處理更加細緻,又有效地消除冗餘信息.通過實驗分析,結果錶明該算法與其他基于區域的方法相比,提高瞭融閤效果.
제출료일충다척도최대신식적(Max Information Entropy,MIE)급제도적도상융합산법,해산법재대원도상다척도분해적기출상,근거저빈소파계수급고빈소파계수적특점,파신식적인용도소파저빈계수적선택중,근거국부신식적적대소학정소파계수적선택;이고빈채용기우최대제도치적방법,최후대소선소파계수진행중구,즉가득도융합도상.이자적결합,대도상적세절처리경가세치,우유효지소제용여신식.통과실험분석,결과표명해산법여기타기우구역적방법상비,제고료융합효과.
