Affiliation of Author(s):
理学院
Key Words:
中文关键字：非抽样剪切波变换；非负矩阵分解；融合策略；加权区域能量，英文关键字：non-sampling shearlets;non-negative matrix decompo
Abstract:
以提升遥感图像和多聚焦图像的融合精度为目的，结合非下采样剪切波变换（NSST）可以捕捉图像的细节特征，提出了一种NSST和加权区域特征的图像融合方法。利用非下采样剪切波变换对源图像进行多尺度、多方向分解，得到低频子带和高频子带，低频子带系数采用改进梯度投影的非负矩阵分解（NMF），高频子带系数采用加权区域能量和区域方差相结合的融合策略，然后应用非下采样剪切波的逆变换得到融合的图像。实验结果表明：该方法从主观视觉方面很好地保留了多幅图像的有用信息，给出该方法与其他融合算法在客观评价指标应用信息熵EN、互信息MI和加权边缘信息量的比较结果。
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