作者：胡前,杜军平,方明,訾玲玲,韩鹏程 单位：东南大学 出版：《东南大学学报(自然科学版)》2013年第S1期 页数：5页  （PDF与DOC格式可能不同） PDF编号：PDFDNDX2013S10340 DOC编号：DOCDNDX2013S10349 下载格式：PDF + Word/doc 文字可复制、可编辑

    • 采用SCDPT变换对图像进行多尺度、多方向分解，得到图像不同尺度、不同方向的频带系数.然后对低频子带系数采取基于结构相似性(SSIM)、区域能量和区域平均梯度的融合规则，对方向子带系数采取基于SSIM和区域方差的融合规则.最后通过SCDPT逆变换得到融合图像.采用信息熵、平均梯度、互信息、边缘强度、均值等作为客观评价指标，实验结果表明，相对于小波变换、拉普拉斯金字塔变换、梯度金字塔变换，所提出的算法能够充分提取图像特征，具有更灵活的方向性和平移不变性，并且能够准确捕获图像轮廓特征信息和纹理细节信息.融合结果优于大部分基于其他多尺度变换的图像融合算法。

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