作者：邓艾,吴谨,杨莘,李娟 单位：重庆西南信息有限公司 出版：《计算机科学》2012年第S1期 页数：3页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFJSJA2012S11370 DOC编号：DOCJSJA2012S11379 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑
《一种基于Curvelet变换多传感器图像融合算法》PDF+DOC2006年第09期 张强,郭宝龙 《基于统计信号处理的图像融合技术研究》PDF+DOC2005年第13期 曹治国,王文武 《基于多目标粒子群算法的多传感器图像融合》PDF+DOC2012年第06期 王宪,张方生,慕鑫,柳絮青,郭玉凡 《基于小波变换的PCNN多传感器图像融合》PDF+DOC2011年第35期 薛寺中,周爱平,梁久祯 《多传感器图像互调制快速融合》PDF+DOC2011年第08期 李郁峰,冯晓云,范勇,黄文丽 《基于小波分解下多源图像融合》PDF+DOC2010年第09期 赵晓雷,薛弘晔 《基于非下采样Contourlet变换的多传感器图像融合》PDF+DOC2007年第10期 贾建,焦李成,孙强 《多传感器图像融合流程建模及仿真》PDF+DOC2007年第34期 张强,王炯琦,周海银 《一种新的图像融合及性能评价方法》PDF+DOC2007年第04期 闫莉萍,刘宝生,周东华 《基于视觉显著图的图像融合方法》PDF+DOC2014年第04期 王晓文,赵宗贵,庞秀梅,刘敏

    • 提出了一种新的基于二代Curvelet变换的多传感器图像融合算法，分别讨论了粗尺度系数和细尺度系数的融合规则。首先采用二代Curvelet变换对源图像进行多尺度的分解，将粗尺度系数值进行变换使其强度分布一致，再采用加权平均的方法确定粗尺度融合系数。采用显著性测度和区域匹配度联合分析的方法确定细尺度系数，并进行一致性验证，最后进行二代Curvelet逆变换获取融合图像。将传统融合规则和该方法从独立因素、联合因素以及综合评价3方面进行了比较，结果表明，该方法较好地保持了边缘信息，减少了细节信息的损失，具有较优的性能参数和良好的视觉效果。

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