【摘 要】
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针对同一个场景下多个传感器的图像融合，本文采用非下采样Contourlet 变换将实验图像分解成低频部分以及高频部分，低频部分采用改进能量对比度的融合方法，充分考虑到了系数
【机 构】
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北京邮电大学智能通信软件与多媒体北京市重点实验室,北京 100876
【出 处】
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第八届中国多智能体系统与控制会议(MASC'2012)
论文部分内容阅读
针对同一个场景下多个传感器的图像融合，本文采用非下采样Contourlet 变换将实验图像分解成低频部分以及高频部分，低频部分采用改进能量对比度的融合方法，充分考虑到了系数的能量对比度以及周边系数特征，由于高频部分的系数与其周围系数的绝对值相关，高频部分采用基于Context 的融合方法。实验结果表明，本文的方法在标准库以及空间图像上融合效果相比于区域能量最大、区域方差最大等对比方法有一定的提高，不仅能够最大程度的保持图像的能量，也能够保存图像的边缘信息。
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