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摘要:
提出了一种基于加权中值塔形分解的图象融合算法,同拉普拉斯塔形分解方法相似,对图象的分解可以分成四步:中值滤波、降采样、插值放大、带通滤波,形成多尺度、多分辨率的塔形近似图象序列和细节图象序列.多传感器图象经过分解的图象序列,通过基于局部能量选择的融合规则和融合算子形成融合图象塔,然后进行中值塔形图象重构,完成图象融合.与已有塔形分解图象融合方法相比,不仅保留塔形分解的优点,融合图象精确,而且对脉冲型噪声污染的传感器图象具有较强的过滤作用.实验验证,这种融合方法具有较强的适应性和可靠性,在图象信噪比较低的情况下,也能得到较好的融合效果.
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文献信息
篇名 基于加权中值塔形分解的图像融合方法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 拉普拉斯塔形分解 中值滤波 椒盐噪声 中值塔形图象重构
年,卷(期) 2003,(34) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 41-43
页数 3页 分类号 TP391.41
字数 2481字 语种 中文
DOI 10.3321/j.issn:1002-8331.2003.34.014
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 周利华 西安电子科技大学多媒体研究所 169 1944 24.0 34.0
2 刘卫光 西安电子科技大学多媒体研究所 13 225 7.0 13.0
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研究主题发展历程
节点文献
拉普拉斯塔形分解
中值滤波
椒盐噪声
中值塔形图象重构
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机工程与应用
半月刊
1002-8331
11-2127/TP
大16开
北京619信箱26分箱
82-605
1964
chi
出版文献量(篇)
39068
总下载数(次)
102
总被引数(次)
390217
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