【摘 要】
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针对传统图像融合方法易导致融合图像整体对比度低及细节反差小的问题,提出一种多特征加权多分辨率图像融合方法。首先,对多尺度分解后的低频系数进行边缘特征、平均梯度特征
【机 构】
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空军航空大学,中国人民解放军93010部队
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(No.40901096)
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针对传统图像融合方法易导致融合图像整体对比度低及细节反差小的问题,提出一种多特征加权多分辨率图像融合方法。首先,对多尺度分解后的低频系数进行边缘特征、平均梯度特征的提取,同时对高频系数进行相关信号强度比特征的提取。然后,通过边缘特征级融合指导像素级图像融合得到高频系数;针对合成模块中简单加权法易引起边缘或纹理局部模糊的问题,提出分两种情况分别合成同一位置的多尺度分解系数。最后,通过平均梯度特征自适应加权得到融合图像的低频系数,并对低频和高频系数进行多尺度逆变换得到融合图像。实验表明,本文方法的融合性能优于经典的融合方法,其融合质量评价指标中的标准差、空间频率、信息熵和平均梯度分别提高了15.12%、4.30%、6.15%和3.44%。
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