【摘 要】
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图像融合是信息融合中以图像为研究对象的分支,图像融合就是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像,或同一传感器在不同时刻或不同方式下获得的多幅图像合成一
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图像融合是信息融合中以图像为研究对象的分支,图像融合就是把多个不同模式的图像传感器获得的同一场景的多幅图像,或同一传感器在不同时刻或不同方式下获得的多幅图像合成一幅包含输入图像相关信息的图像的过程.本文研究脊波变换在图像融合中的应用。论文分析讨论了脊波变换的特点和实现过程,首先在图像的二维Fourier变换域上进行Radon变换得到Radon变换域,然后在Radon域上的每个极径上进行一维小波变换。在实现Radon变换时采用双线性插值法,虽然牺牲了一部分精确性,但是提高了算法效率。论文基于Slant Stack变换,采用低频部分加权平均,高频部分取绝对值最大的融合规则,给出了一种基于脊波变换的多光谱图像和全色图像融合算法,并使用灰度方差,清晰度,信息熵等评价参数对基于脊波变换的融合结果和基于小波的融合结果进行了比较,结果表明前者的效果在图像的边缘细节信息的表示方面优于后者.
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