【摘 要】
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首先分析了小波变换在进行图像处理时不能有效表示直线/曲线的奇异性问题,然后研究了能够很好表示二维或更高维奇异性的非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet trans
【机 构】
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电子科技大学电子工程学院,陕西理工学院物理系
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首先分析了小波变换在进行图像处理时不能有效表示直线/曲线的奇异性问题,然后研究了能够很好表示二维或更高维奇异性的非采样Contourlet变换（Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT）的基本原理。接着讨论了将NSCT变换应用于图像融合的可行性,提出了经NSCT变换分解得到的不同的频域子带系数。在选择低频子带系数时,提出了基于局部梯度的尺度系数融合的方案。在对带通方向子带系数进行融合时,采用了自适应尺度系数融合的方案。同时,对主客观性能比较进行了仿真实验。结果表明,提
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