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基于小波变换的图像融合新算法：给出了一种基于小波变换的图像融合方法，对小波分解后的低频分量通过度量其图像块空间频率和对比度来确定融合图像的低频分量，对分解后得到的高频分量，选择高频系数时，基于绝对值最大的原则，并对选择结果进行一致性验证，最后重构得到融合图像。从仿真结果可以看出，给出的方法很好地保留了多幅原图像的有用信息，融合图像清晰度和对比度都较好，是一种有效的图像融合算法。
多传感器图像融合综述图像融合是在多测度空间综合处理多源图像和图像序列的技术。图像融合分为: 像素层图像融合、特征层图像融合和符号图像层融合。本文讨论了图像融合各层次的融合算法以及红外图像、可见光图像、多谱图像、雷达图像等的融合问题。提出图像融合的结构模型, 并对图像融合的发展方向进行了展望。
基于小波变换的多分辨图像融合图像的小波多分辨表征是把图像特征按尺度和方向映射到由小波变换系数构成的金字塔结构的各层中. 在此数据结构中, 使用不同的基于区域的特征选择方法, 实现了对各原始图像的明显特征的选择, 包括基于能量判据和基于边缘检测的方法. 并且结合这两种方法, 综合利用了小波系数的方向信息来进行特征选择. 实验结果表明, 这些不同的信息融合途径, 都能有效地实现基于像素级的多重图像融合, 特别是有效地克服由于原始图像的灰度特性和边缘特性不相容对图像融合带来的困难.
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