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摘要:
Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,它比小波变换具有更好的方向性和更好的稀疏表达性能.将Contourlet变换应用于图像融合领域,能更好地提取图像边缘特征,为融合提取更多的特征信息.基于Contourlet变换系数相关性的图像融合算法是将图像进行Contourlet变换分解后,针对高频分解系数尺度内以及尺度间像素点具有的相关性设计图像融合规则,低频信息选择PCA的方法进行融合,最后通过重构得到融合图像.实验结果表明Contourlet能够为融合图像保留更全面的原始图像信息,基于相关性的图像融合算法能够更加有效、准确地提取图像中的特征,是一种有效可行的图像融合算法.
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文献信息
篇名 Contourlet相关性和PCA的图像融合算法
来源期刊 计算机工程与应用 学科 工学
关键词 图像处理 图像融合 Contourlet变换 融合规则 主成分分析
年,卷(期) 2012,(16) 所属期刊栏目 博士论坛
研究方向 页码范围 10-14,62
页数 分类号 TP391
字数 3550字 语种 中文
DOI 10.3778/j.issn.1002-8331.2012.16.003
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 李晖晖 西北工业大学自动化学院 45 640 14.0 23.0
2 刘坤 上海海事大学信息工程学院 23 86 6.0 9.0
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研究主题发展历程
节点文献
图像处理
图像融合
Contourlet变换
融合规则
主成分分析
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
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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)
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