【摘 要】
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针对Shearlet变换缺乏平移不变性以及对结构细节捕捉能力较差等不足,提出提高结构细节捕捉的非下采样形态学Shearlet变换.不同于传统的离散Shearlet变换,本文采用非下采样形
【机 构】
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国防科学技术大学电子科学与工程学院
【基金项目】
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国家自然科学基金项目(61105031)
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针对Shearlet变换缺乏平移不变性以及对结构细节捕捉能力较差等不足,提出提高结构细节捕捉的非下采样形态学Shearlet变换.不同于传统的离散Shearlet变换,本文采用非下采样形态学Haar金字塔分解代替拉普拉斯金字塔分解,实现对源图像的多尺度分解.结构细节捕捉能力较强的非下采样形态学Haar金字塔取消了下采样操作,不仅使变换具有平移不变性,而且提高了变换结构细节捕捉和保持的能力.经过图像融合实验结果对比,验证了该变换在图像融合应用中结构细节捕捉能力的有效性.
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