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1、單個(gè)傳感器所提供的信息存在局限性和片面性,在實(shí)際應(yīng)用中需要通過(guò)搭配多個(gè)傳感器來(lái)獲取對(duì)象信息,為此必須將各個(gè)傳感器接收到的信息進(jìn)行融合來(lái)完整的描述輸入對(duì)象。圖像融合技術(shù)正是解決此類問(wèn)題的必要途徑。該技術(shù)已廣泛應(yīng)用于目標(biāo)識(shí)別、機(jī)器視覺(jué)、醫(yī)療診斷等領(lǐng)域。
小波分析能有效地從信號(hào)中提取信息,同時(shí)具有時(shí)域和頻域局部化性能,它能對(duì)圖像進(jìn)行不同尺度、不同方向的分解。本文重點(diǎn)研究了基于小波變換的圖像融合算法,在對(duì)小波基本理論研究的基礎(chǔ)上,提出
2、了以下圖像融合新算法。
(1)研究了Prewitt邊緣提取算法,提出將Prewitt邊緣檢測(cè)算子嵌入到高頻子帶系數(shù)進(jìn)行圖像融合。采用改進(jìn)的窗口鄰域能量活性測(cè)度作為融合準(zhǔn)則,不僅考慮了高頻子帶系數(shù)的獨(dú)特性質(zhì),而且考慮到了鄰域像素間具有很大的關(guān)聯(lián)性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明,提出的算法克服了小波融合算法和加權(quán)平均融合算法存在的邊緣模糊效應(yīng),具有很好的融合效果。
(2)提出了將(2D)2-KL變換與小波變換相結(jié)合的圖像融合新算法。利用
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