【摘 要】
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图像融合是一个重要课题在图像处理领域,融合的图像在视觉、监控和医学成像方面有着广泛的应用。其中,多聚焦图像融合是图像融合的重要支系,一直是研究的热点。研究人员提出了大量的研究和算法应用于多聚焦图像融合。大数据时代已经到来,常规的小波分析已无法提供灵活的多分辨率和多方向分解满足应用于大量图像的融合。非下采样剪切波变换（Non-subsampled shearlet transform,NSST）没有
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图像融合是一个重要课题在图像处理领域,融合的图像在视觉、监控和医学成像方面有着广泛的应用。其中,多聚焦图像融合是图像融合的重要支系,一直是研究的热点。研究人员提出了大量的研究和算法应用于多聚焦图像融合。大数据时代已经到来,常规的小波分析已无法提供灵活的多分辨率和多方向分解满足应用于大量图像的融合。非下采样剪切波变换（Non-subsampled shearlet transform,NSST）没有限定,且拥有平移不变性和方向的一致性,同时具备更优渥的图像处理性能,更好地满足后续各种处理的需要。本文基于NSST的特有性能,并深入探索,主要内容如下:（1）第二章介绍了基于NSST的研究意义,分析了图像融合的基本理论、相关理论框架,常用的变换算法和各类评价指标。第三章深入研究NSST的两个步骤:非下采样金字塔滤波器（Non-Subsampled Pyramid Filters,NSPF）和改进的剪切波滤波器组（Shearlet Filte Banks,SFB）,NSST的实现及融合框架。（2）第四章提出基于NSST和脉冲发放皮层模型（Spiking cortical model,SCM）的融合算法。第一步NSST分解源图像;第二步,按条件选择融合规则;第三步,进行图像重构。大量的实验以及分析表明,本章方法能够有效解决传统算法在多聚焦图像融合时造成的图像失真和人造纹理存在的问题。（3）第五章提出NSST与改进稀疏表示（Improve sparse representation,ISR）的融合算法。一、用NSST处理源图像,获得低频和高频系数矩阵;二、低频系数是根据ISR的融合规则所融合,高频系数采用积化能量和的融合规则。三、采用逆NSST得到融合图像。实验结果显示,算法能够保留更细致的信息,在视觉质量和客观评价方面有一定的优势。
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