【摘 要】
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针对红外与可见光图像的不同特点,提出一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)与局部能量的红外与可见光图像融合算法,利用NSCT对源图像进行分解,得到一个低频子带和多个高频子带,对低频子带采用基于局部能量的方法进行融合,高频子带采用绝对最大值的方法进行融合。实验结果表明,该方法可以有效的保留图像细节信息、增加信息量。
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针对红外与可见光图像的不同特点,提出一种基于非下采样轮廓波变换(Nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)与局部能量的红外与可见光图像融合算法,利用NSCT对源图像进行分解,得到一个低频子带和多个高频子带,对低频子带采用基于局部能量的方法进行融合,高频子带采用绝对最大值的方法进行融合。实验结果表明,该方法可以有效的保留图像细节信息、增加信息量。
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