基于梯度正则化的多聚焦图像融合方法.pdf
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基于梯度正则化的多聚焦图像融合方法.pdf
针对多聚焦图像融合后图像细节保持能力有限,配准失调且敏感等问题,本发明提出一种基于梯度正则化多聚焦图像融合方法。首先,将源图像进行两尺度分解得到高频分量和低频分量;然后,将分解得到的高频分量利用梯度正则化的表示得到模型的稀疏系数并通过最大值策略获得融合后图像的高频分量,将两尺度分解得到低频分量利用取最大值融合策略得到低频分量;最后,将得到的融合后图像的高频分量和低频分量相加得到融合图像。相对其他三种融合方法,本发明不论在主观视觉和客观评价指标上还是在计算效率上,可以更好保留源图像的细节等纹理信息和显著性信
基于邻域归一化梯度和邻域标准差的多聚焦图像融合方法.pdf
本发明涉及一种基于邻域归一化梯度和邻域标准差的多聚焦图像融合方法。首先利用小波变换对图像进行多尺度分解,获得图像在不同分辨率和不同方向下的低频和高频信息;然后根据低频和高频信息的各自特性,采用不用的融合规则进行处理,其中,对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的融合方法,克服了传统的低频分量融合方法忽略边缘信息的缺点,对高频子图像采用基于邻域标准差的融合方法,可以最大限度的保留图像的细节信息;最后进行小波重构得到融合图像。本发明克服了传统的融合算法存在的边缘失真现象,使融合后的图像质量和清晰度均有明显提高,可
基于图像抠图技术的多聚焦图像融合方法.docx
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基于NSCT尺度积的多聚焦图像融合方法.pdf
本发明公开了一种基于NSCT尺度积的多聚焦图像融合方法,该方法的处理过程是:首先应用非采样的轮廓波变换(NSCT)对多聚焦图像进行分解,再采用拉普拉斯能量和作为低频子带的融合规则,采用尺度积和局部拉普拉斯能量和作为高频方向子带的融合规则,最后应用NSCT逆运算得到融合图像。实验结果表明,该算法不经能充分提取源图像信息注入到融合图像中,而且能有效抑制噪声的影响,融合效果较其他方法更优。