【摘 要】
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为了解决多聚焦图像融合方法中局部图像细节不清晰的问题以及提高聚焦区域的准确性,提出一种将非下采样剪切波变换(NSST)与超像素分割方法中的简单线性迭法(SLIC)相结合的多聚焦图像融合算法.该算法的主要思想是利用NSST对源图像做多尺度和多方向的分解,然后用SLIC分割法以及区域梯度分别对高频和低频系数进行融合.超像素可以保留图像的局部细节特征而且可以很好地保持目标边缘信息,将SLIC用于高频系数
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为了解决多聚焦图像融合方法中局部图像细节不清晰的问题以及提高聚焦区域的准确性,提出一种将非下采样剪切波变换(NSST)与超像素分割方法中的简单线性迭法(SLIC)相结合的多聚焦图像融合算法.该算法的主要思想是利用NSST对源图像做多尺度和多方向的分解,然后用SLIC分割法以及区域梯度分别对高频和低频系数进行融合.超像素可以保留图像的局部细节特征而且可以很好地保持目标边缘信息,将SLIC用于高频系数的融合可以提升融合图像的清晰度.实验表明该算法在主观视觉效果和客观评价指标上都取得了良好的效果.
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