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公开(公告)号：CN109801248A
公开(公告)日：2019-05-24
申请号：CN201811555330.1
申请日：2018-12-18
Applicant: 重庆邮电大学
IPC: G06T5/50
Abstract: 一个基于非下采样剪切变换的新型图像融合方法，包括以下步骤：步骤1：输入源图像A和源图像B，并将所述源图像A和源图像B进行L级NSST分解，分别得到源图像A和源图像B的低频分量和高频分量；步骤2：采用加权局部能量加权和和基于八邻域的改进拉普拉斯算子规则融合低频分量；步骤3：计算分别得到源图像A和源图像B两者高频分量的修正拉普拉斯和和修正拉普拉斯，并使用和修正拉普拉斯最大值融合高频分量；步骤4：使用NSST逆变换将高频融合分量和低频融合分量重构得到最终的融合图像。采用非下采样剪切波将原图像分解为高频和低频，NSST的多尺度和多方向特性能有效减少吉布斯型振铃现象的发生，并且可获得源图像更多的空间细节和结构信息。
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