【摘 要】
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利用非下采样Contourlet 变换（NSCT）的系数特点, 设计NSCT 域中高低频融合规则, 并结合基于区域分割的边缘检测算法, 针对多聚焦图像提出了一种有效的融合算法. 首先通过NSCT
【机 构】
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北方工业大学理学院,北京林业大学理学院
【基金项目】
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国家自然科学基金(61272026,61571046);澳门科技发展基金(097/2013/A3)
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利用非下采样Contourlet 变换（NSCT）的系数特点, 设计NSCT 域中高低频融合规则, 并结合基于区域分割的边缘检测算法, 针对多聚焦图像提出了一种有效的融合算法. 首先通过NSCT 变换把2 幅待融合图像分解为一个低频系数矩阵和一系列的高频系数矩阵, 对低频系数采用局域方差、局域空间频率、局域改进的拉普拉斯能量和3 个统计特征的加权平均进行融合, 对高频系数基于局部纹理特征进行融合, 经过NSCT 逆变换后得到初步的融合结果;然后根据初步融合图像和待融合图像的残差图识别出清晰区域, 对清晰区
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