信息与控制
信息與控製
신식여공제
INFORMATION AND CONTROL
2012年
3期
278-282
,共5页
图像融合%静态小波变换%曲波变换%评价指标%多聚焦图像
圖像融閤%靜態小波變換%麯波變換%評價指標%多聚焦圖像
도상융합%정태소파변환%곡파변환%평개지표%다취초도상
提出了一种基于静态小波变换(SWT)和2代曲波(curvelet)变换的图像融合算法.首先将原图像分别进行SWT变换得到高、低频分量.然后,对低频分量采用基于2代曲波变换的方法进行融合,对高频分量基于绝对值最大的方法进行融合.最后进行SWT逆变换得到最终的融合图像.实验结果表明,该算法具有SWT变换和2代曲波变换二者的优点,主客观评价均优于单独SWT变换和单独2代曲波变换融合算法,也优于离散小波变换( DWT)和曲波变换相结合的融合算法.
提齣瞭一種基于靜態小波變換(SWT)和2代麯波(curvelet)變換的圖像融閤算法.首先將原圖像分彆進行SWT變換得到高、低頻分量.然後,對低頻分量採用基于2代麯波變換的方法進行融閤,對高頻分量基于絕對值最大的方法進行融閤.最後進行SWT逆變換得到最終的融閤圖像.實驗結果錶明,該算法具有SWT變換和2代麯波變換二者的優點,主客觀評價均優于單獨SWT變換和單獨2代麯波變換融閤算法,也優于離散小波變換( DWT)和麯波變換相結閤的融閤算法.
제출료일충기우정태소파변환(SWT)화2대곡파(curvelet)변환적도상융합산법.수선장원도상분별진행SWT변환득도고、저빈분량.연후,대저빈분량채용기우2대곡파변환적방법진행융합,대고빈분량기우절대치최대적방법진행융합.최후진행SWT역변환득도최종적융합도상.실험결과표명,해산법구유SWT변환화2대곡파변환이자적우점,주객관평개균우우단독SWT변환화단독2대곡파변환융합산법,야우우리산소파변환( DWT)화곡파변환상결합적융합산법.
