原文服务方: 上海海事大学学报       
摘要:
提出一种基于树状小波的图像融合,其基本思想是首先对源图像进行树状小波分解,之后采用基于像素、区域的选择或边缘检测的融合算法来构造融合图像的小波系数,最后通过树状小波逆变换重构得到融合图像.此外,利用熵、图像均值、均方根误差、峰值信噪比等参量对该融合方法的融合性能进行评价与分析.实验结果表明该融合方法是有效的.
推荐文章
基于离散多小波变换的医学图像融合
医学图像
图像融合
小波变换
多小波分解
GHM多小波
基于小波变换的图像融合算法研究
图像质量
小波变换
神经网络
加权融合
信噪比
图像融合
基于小波变换的图像融合增强算法
多聚焦图像
图像融合算法
小波变换
仿真实验
基于Haar小波变换的图像融合方法
图像融合
小波变换
信息熵
内容分析
关键词云
关键词热度
相关文献总数  
(/次)
(/年)
文献信息
篇名 基于小波变换的图像融合
来源期刊 上海海事大学学报 学科
关键词 小波 图像融合 树状小波
年,卷(期) 2006,(1) 所属期刊栏目 信息工程
研究方向 页码范围 58-61
页数 4页 分类号 TN919.8
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1672-9498.2006.01.014
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 黄洪琼 上海海事大学信息工程学院 28 117 6.0 9.0
2 温军燕 9 17 3.0 4.0
传播情况
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献  (9)
共引文献  (8)
参考文献  (2)
节点文献
引证文献  (5)
同被引文献  (24)
二级引证文献  (8)
1989(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1992(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1997(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1998(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
1999(4)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(4)
2002(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2003(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(1)
2004(1)
  • 参考文献(1)
  • 二级参考文献(0)
2006(1)
  • 参考文献(0)
  • 二级参考文献(0)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2006(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2009(2)
  • 引证文献(2)
  • 二级引证文献(0)
2013(1)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(0)
2014(1)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(1)
2015(2)
  • 引证文献(1)
  • 二级引证文献(1)
2016(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2017(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
2018(2)
  • 引证文献(0)
  • 二级引证文献(2)
研究主题发展历程
节点文献
小波
图像融合
树状小波
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
上海海事大学学报
季刊
1672-9498
31-1968/U
大16开
1979-01-01
chi
出版文献量(篇)
1795
总下载数(次)
0
总被引数(次)
13718
论文1v1指导