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作者：范艳玲中北大学

学位级别：硕士

图像融合是图像处理中的一项关键技术，而多分辨率分析方法则是处理图像融合时的常用方法，在图像融合当中发挥着重要的作用。本文重点研究的内容是基于多分辨率分析（MRA, Multi-Resolution Analysis）的多聚焦图像融合算法，主要包含... 详细信息

图像融合是图像处理中的一项关键技术，而多分辨率分析方法则是处理图像融合时的常用方法，在图像融合当中发挥着重要的作用。本文重点研究的内容是基于多分辨率分析（MRA, Multi-Resolution Analysis）的多聚焦图像融合算法，主要包含了以下三个方面：首先，着重介绍的是多聚焦图像融合的相关理论，其中主要包括了多聚焦图像成像原理和特点、多聚焦图像融合的三个层次划分以及像素级层次上的多聚焦图像融合的主要算法，并对其主要算法的优缺点进行了比对分析，此外，还简要介绍了图像融合效果的主客观性能评价体系，为后续章节的实验结果提供了评价的判定准则;其次，提出了基于双树复小波变换（DT-CWT, Dual-tree Complex Wavelet Transform）的多聚焦图像融合算法。针对多聚焦图像的成像原理及其多聚焦图像本身所具有的特点以及分解后高频子带系数和低频子带系数的相关性，在融合规则中，对高低频子带系数进行选择时分别采用了“局部区域能量匹配度”和“改进的梯度算子取大”的融合准则，该算法充分利用了DT-CWT良好的空间细节表现力这一优点，各客观评价指标值说明融合后图像的清晰度能得到显著地提高;最后，根据小波系数的边缘分布特点，引入了高斯混合模型（GMM, Gaussian MixtureModel），将其与小波变换（WT, Wavelet Transform）相结合，提出了一种新的融合算法。在融合规则中，高频子带依据高斯混合模型估计的标准差的大小来选择系数，而低频子带则采用了区域熵作为衡量图像清晰度的度量。仿真实验结果表明，该融合算法得到的融合图像的对比度和边缘都得到了增强，从而大大改善了融合后图像的质量。

关键词：多分辨率分析(MRA) 多聚焦图像融合双树复小波变换(DT-CWT) 区域能量高斯混合模型(GMM) 区域熵

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基于压缩感知的图像融合研究

基于压缩感知的图像融合研究

作者：赵康武汉科技大学

学位级别：硕士

随着信息科学技术的不断发展，人们对图像融合的效果要求也越来越高。而图像融合的算法研究一直是图像处理的研究热点之一。融合后的图像质量及效果的提升将有利于对图像进行更加深入的研究、理解及应用。目前，图像融合在卫星遥感图像... 详细信息

随着信息科学技术的不断发展，人们对图像融合的效果要求也越来越高。而图像融合的算法研究一直是图像处理的研究热点之一。融合后的图像质量及效果的提升将有利于对图像进行更加深入的研究、理解及应用。目前，图像融合在卫星遥感图像处理、计算机视觉、视频处理、医学图像处理以及军事领域等都有着广泛的运用。压缩感知理论突破了奈奎斯特采样定理的约束，在信号可压缩或具有稀疏性时，在远低于奈奎斯特采样频率的情况下，通过随机提取相对较少的信号测量值就可以实现原始信号的精确或近似重构。本文首先对研究背景及意义进行了阐述，然后对国内外关于图像融合技术及压缩感知理论的研究现状进行了描述。之后介绍了图像融合技术的理论架构，包括图像融合的层次分类及其对应的优缺点、图像融合的过程、应遵循的准则、常用的图像融合算法以及对融合图像的主客观评价指标。基于传统的图像融合技术，在分析了传统信号采样压缩过程中遇到的问题后引入压缩感知理论，对该理论进行简要介绍。对其理论框架进行描述、分析及总结，包括稀疏基的选取、信号稀疏化、测量矩阵的设计以及信号的重构。本文在压缩感知理论的基础上提出了一种改进的基于区域梯度及区域能量的图像融合方法。该方法首先构造正交小波变换矩阵，并使用小波变换使图像稀疏化，然后采用哈达玛矩阵作为测量矩阵对稀疏信号进行测量得到测量值，分别计算测量值对应的梯度值及能量值，依据绝对值取大法及加权平均法对测量值进行融合，最后对融合后的测量值进行图像重构。实验结果表明，在不同的采样率下，该方法均比单独使用区域梯度法或区域能量法具有更好的图像融合效果。

关键词：压缩感知图像融合测量矩阵区域梯度区域能量

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基于稀疏表示的多源图像融合方法研究

基于稀疏表示的多源图像融合方法研究

作者：马笑西安理工大学

学位级别：硕士

受到传感器成像机理与材料工艺的限制,由传感器采集到的单一类型图像数据难以全面、准确、清晰地描述场景中的信息。多源成像传感器可提供同一场景下类型不同的图像数据。多源图像融合技术的目的是尽最大可能提取来自多源信道图像数据... 详细信息

受到传感器成像机理与材料工艺的限制,由传感器采集到的单一类型图像数据难以全面、准确、清晰地描述场景中的信息。多源成像传感器可提供同一场景下类型不同的图像数据。多源图像融合技术的目的是尽最大可能提取来自多源信道图像数据的互补信息,生成包含更多场景信息的融合图像。现阶段,多源图像融合技术在数码摄像、视频监控、医疗诊断和遥感目标检测等领域得到了广泛应用。本文针对多聚焦图像融合和红外与可见光图像融合中信息保存不足问题,结合先进的稀疏表示模型,研究了基于稀疏表示的多源图像融合方法,有效提高了融合图像的质量。主要研究工作如下:针对图像块稀疏编码引起的融合图像细节信息保存不足问题,为了更好地保留源图像的结构和细节信息,本文提出了一种基于联合卷积分析与综合稀疏表示（Joint Convolutional Analysis and Synthesis Sparse Representation,JCAS）的多聚焦图像融合方法。首先,利用JCAS良好的图像分解能力将源图像进行基础层和细节层分解。其次,分析基础层图像的结构特点,采用基于拉普拉斯金字塔（Laplacian Pyramid,LP）的策略融合基础层图像。然后,分析细节层图像的结构特点,利用基于区域能量的融合策略实现对细节层的有效融合。最后,将融合后的基础层与细节层叠加重构最终的融合图像。实验在常用的十组灰度图像和二十组Lytro彩色图像上进行了算法性能测试。实验结果从视觉分析和客观评价两个角度证明了所提算法比现有融合方法具有更好的融合性能。针对红外与可见光单幅图像低秩稀疏分解引起的融合图像对比度低、目标亮度低等问题,为了进一步提高融合图像的细节信息和整体对比度,本文提出了一种基于联合低秩稀疏分解（Joint Low-rank and Sparse Decomposition,JLRS）的红外与可见光图像融合方法。首先利用JLRS将源图像联合分解成共有低秩分量,特有低秩分量和特有稀疏分量三部分。其次,分析特有低秩分量的结构特点,采用基于非下采样剪切波变换（Non-subsampled Shearlet Transform,NSST）的策略融合特有低秩分量。然后,分析特有稀疏分量的结构特点,利用基于选择区域能量的融合策略对特有稀疏分量融合。最后,将融合后的特有低秩分量和特有低秩分量,与共有低秩分量叠加重构最终的融合图像。实验在Nato-camp、Bristol Eden Project和TNO三组红外与可见光测试数据集上与九种对比方法进行了定性和定量地对比测试。实验结果表明本文方法比现有融合方法具有更佳的视觉质量和评价指标数值。

关键词：多源图像融合稀疏表示联合卷积分析与综合稀疏表示联合低秩稀疏分解区域能量

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基于NSCT与区域特性的图像融合算法研究

基于NSCT与区域特性的图像融合算法研究

作者：程俊兵太原理工大学

学位级别：硕士

随着科学技术特别是计算机技术的不断进步,需要处理的信息量越来越大。多传感器系统就是一个典型例子,相比于单传感器处理系统,多传感器系统会接受到来自多个不同传感器的大量信息,这些信息有些是重复的,无用的,而且大量的信息也不便于... 详细信息

随着科学技术特别是计算机技术的不断进步,需要处理的信息量越来越大。多传感器系统就是一个典型例子,相比于单传感器处理系统,多传感器系统会接受到来自多个不同传感器的大量信息,这些信息有些是重复的,无用的,而且大量的信息也不便于理解和后期处理,因此需要对这些信息进行综合处理,尽可能提取有用信息,去除冗余信息,信息融合技术可以高效解决这个问题。在信息融合技术中,图像融合是一个重要分支,图像融合技术可以将来自多个图像传感器的重复信息去除并且将各个图像的互补信息综合起来,最终融合成为集各个图像有效信息于一体的单幅图像。随着图像融合技术的快速发展,很多高效的融合算法被不断提出,本文提出一种基于非下采样轮廓波变换的多聚焦图像融合算法。本文对图像融合技术进行了比较详细的介绍和分析,在此基础上了解了国内外图像融合技术的研究状况和实际应用成果,接着对图像融合技术的理论基础和关键技术等进行了详尽的阐述,对各种融合方法从多个角度进行对比,在进行比较分析之后,本文选用非下采样轮廓波变换做为图像融合的多尺度变换工具并对非下采样轮廓波相比于传统多尺度变换工具的优势进行原理性分析和相互对比。在融合规则的设计上,本文在分析传统融合规则的不足之后,设计了一种基于像素区域的融合规则,在低频系数和高频系数融合规则的设计上,本文根据各自特点采用不同的融合方法进行融合,低频系数融合采用一种基于区域能量和区域方差相结合的融合规则,两像素区域参数相结合的融合规则克服了基于单个像素融合不能充分体现图像区域特性的不足,还有效消除图像的融合痕迹;在对高频系数进行融合时,本文则采用一种基于区域对比度和区域能量联合的融合规则,这种融合方法不仅可以防止高频噪声引入到融合图像中,而且可以有效提高融合图像的视觉效果。在对本文提出的融合方法进行有效性验证的实验中,本文选用四种比较典型的图像融合算法作为对照,前三种融合方法和第四种方法比较可以对非下采样轮廓波变换在图像融合中是否具有优越性进行检验,第四种方法和本文算法进行对照则可以对本文设计的融合规则是否更优做出判断,在通过计算机仿真软件对五种融合方法进行仿真实验得到融合图像后,本文不仅对图像融合质量通过人眼观察定性判断,而且选用五种常用的图像融合质量评价指标对图像进行了定量的分析对比,无论从主观观察还是客观评价指标中,都充分证明本文融合方法是有效的,相比较传统的图像融合更加优越和高效。

关键词：非下采样轮廓波变换图像融合区域能量区域方差区域对比度

基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究

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基于改进多尺度分析的红外与可见光图像融合方法研究

作者：吴雪南京理工大学

学位级别：硕士

随着可见光和红外等多源成像传感器技术的蓬勃发展,多波段图像融合技术在计算机视觉、医学诊断、遥感监测、夜间侦察、自然资源勘探等领域发挥着愈加重要的作用。图像融合技术通过整合来自不同波段上的图像信息,不仅能够避免多源图像中... 详细信息

随着可见光和红外等多源成像传感器技术的蓬勃发展,多波段图像融合技术在计算机视觉、医学诊断、遥感监测、夜间侦察、自然资源勘探等领域发挥着愈加重要的作用。图像融合技术通过整合来自不同波段上的图像信息,不仅能够避免多源图像中信息的冗余性,又可以保留多源图像之间的互补特征。这种高效的信息感知方式无论在军用领域还是在民用工业领域都具有非常重要的理论意义和广泛的应用前景。本文围绕多尺度分析方法对红外图像和可见光图像的融合问题进行研究。首先,在分析国内外图像融合领域相关研究成果的基础上研究了图像融合的分类体系、评价准则体系和经典配准方法。其次,选取多尺度分析方法中的金字塔分解方法和小波变换方法作为融合的基本工具进行分析对比,通过具体的仿真实验并结合多组融合评价方法进行分析比较,研究结果表明小波变换的方法具有较强的提升潜力。然后,在小波变换融合方法的基础上进行了改进优化,研究了一种基于主分量分析法和区域能量分析的多尺度分析融合方法,将主分量分析法引入低频子带系数的融合处理中,将区域能量分析方法引入高频子带系数的融合处理中,并针对改进的融合方法进行仿真实验,结合主观和客观融合评价准则将改进的融合方法与原多尺度分析融合方法进行综合分析比较。实验结果表明改进的图像融合方法比原多尺度分析融合方法在标准差、信息熵和平均互信息等指标上具有较大的提升。

关键词：图像融合多尺度分析金字塔分解小波变换主分量分析区域能量

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电容层析成像系统图像融合及成像算法研究

电容层析成像系统图像融合及成像算法研究

作者：钟陈哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

电容层析成像技术(ECT)为近年快速发展起来的一种过程成像技术，由于ECT是基于电容敏感的机理工作，因此该技术具有低成本、响应速度快、非侵入式、有广泛的适用范围等优点，这使ECT技术成为目前流动层析成像技术发展的研究热点，该技... 详细信息

电容层析成像技术(ECT)为近年快速发展起来的一种过程成像技术，由于ECT是基于电容敏感的机理工作，因此该技术具有低成本、响应速度快、非侵入式、有广泛的适用范围等优点，这使ECT技术成为目前流动层析成像技术发展的研究热点，该技术在解决多相流检测问题上具备巨大的发展潜力和广泛的工业应用前景，但由于离实际应用还有一段距离，因此需进一步研究和发展。在电容层析成像系统中，图像重建是一个重要的环节。多相流检测技术的主要参数有分相含率，流型，流量，速度，密度等，该参数的测量和判断都是比较困难、模糊的。而实质上，图像重建的原理是建立采样电容值与图像像素灰度的非线性映射关系模型，用相应的图像重建算法实现这一映射关系的逼近，从而由测量电容值直接反演出介质的分布图像。现阶段的图像重建受到各方面因素的影响，无法一次对整个截面的流型生成一个比较精确的图像。在电容层析成像过程中运用到不同的重建算法，形成的图像也存在差别，原因是不同算法对不同的流型敏感度存在着差别，通过图像融合技术，能够减小由不同算法生成的图像中存在特有特征的误差，因此将图像融合技术运用在电容层析成像系统中能够生成更接近原流型真实分布的图像。本文所作工作如下：首先，结合本课题的研究背景，介绍了多相流检测技术的应用以及重要意义，分析了多相流检测系统中涉及的主要参数，剖析了该技术的发展现状和未来的发展趋势。其次，对ECT系统的组成以及工作原理进行了介绍，通过建立ECT系统数学模型，对其敏感场图像重建原理进行了分析，对重建算法进行了仿真，并对仿真结果进行了误差比较。再次，对图像融合的原理和基本方法进行了介绍，并且结合ECT系统的图像重建特性，阐述了图像融合在该系统中的应用以提高重建成像的精度。最后，对重建算法生成的图像分别进行了低频和高频部分的融合的方法，不同的频带采用的融合规则不同，将基于窗口区域能量的方法运用于融合图像时的高频部分，以更好的显示重建图像的细节。将图像重建算法和图像融合技术两方面有机地结合起来运用，以提高ECT系统最终成像的准确度。

关键词：电容层析成像图像融合图像重建算法区域能量

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小波变换的多源图像融合算法的研究

小波变换的多源图像融合算法的研究

作者：韩瑶哈尔滨理工大学

学位级别：硕士

图像融合是图像处理与计算机视觉中重要组成部分，能够利用由多种传感器获取的同一场景的图像信息，输出一幅更适合于人类视觉以及计算机进行下一步处理的融合图像。近几年，以小波分析为代表的多分辨率分析方法在图像融合领域中的应用... 详细信息

图像融合是图像处理与计算机视觉中重要组成部分，能够利用由多种传感器获取的同一场景的图像信息，输出一幅更适合于人类视觉以及计算机进行下一步处理的融合图像。近几年，以小波分析为代表的多分辨率分析方法在图像融合领域中的应用越来越广泛。由于传统的基于小波分析的融合规则，忽视了边缘信息和噪声对融合之后图像的影响，因此会使得融合图像在某些程度上出现边缘模糊、清晰度降低、细节丢失以及噪声的引入等问题。因此，对于图像融合技术的研究是一项有着重要理论与应用价值的课题。本文首先介绍图像融合的基本概念、理论与小波分析理论，并详细介绍评价图像质量的主观评价标准和客观评价参数。为解决多聚焦图像融合过程中边缘信息以及细节内容易于丢失的问题，本文提出一种多聚焦图像的改进算法。根据不同的频率域特点选择不同的融合规则，对低频系数给出基于边缘信息的融合规则。对各高频子带的系数，则采取窗口方差以及区域信息熵相结合的融合规则。实验结果表明，改进算法得到的融合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面，均优于以往的融合结果，可以更有效地应用于多聚焦图像的融合中。针对红外光图像与可见光图像的特点，本文提出一种基于图像区域能量的改进算法。对低频系数给出基于图像区域能量的融合规则;对于高频系数则使用窗口方差与区域能量的融合规则。实验结果表明，改进算法得到的融合图像无论在视觉效果还是在客观评价方面，也比之前的融合方法得到的结果要更好。

关键词：小波变换多源图像融合边缘提取区域信息熵区域能量

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基于DICOM标准的医学图像融合方法研究

基于DICOM标准的医学图像融合方法研究

作者：于松方山东科技大学

学位级别：硕士

医学图像融合将不同时间或不同模态的医学影像信息集合在一起,得到关于病变组织或器官的更丰富的图像信息。DICOM标准是用来规范医学图像存储、传输、交换的数字影像和通信标准,是目前建设PACS系统被广泛遵循的国际化通信协议。本文研... 详细信息

医学图像融合将不同时间或不同模态的医学影像信息集合在一起,得到关于病变组织或器官的更丰富的图像信息。DICOM标准是用来规范医学图像存储、传输、交换的数字影像和通信标准,是目前建设PACS系统被广泛遵循的国际化通信协议。本文研究基于DICOM标准的医学图像融合方法和融合效果的评价。论文首先介绍了DICOM标准的结构、内容及相应图像文件结构和编码规则,并编写程序实现了该标准的部分功能,包括DICOM文件的解码、中间数据的处理、调窗技术、DIB显示等。论文实现了基于DICOM标准的空间域的取较大灰度值、线性加权平均、PCA变换、基于能量特征的融合方法和变换域上基于小波变换系数的医学图像融合方法,进行了理想窗口的降质融合和同一图像不同窗口下的融合两组实验,并对实验结果进行了比较分析。根据小波系数的方向特性和邻域相关性,改进了基于区域能量的融合方法,提出了一种基于小波邻域方向相关性的融合方法,对这两种方法的融合结果进行主观和客观两方面的评价验证了方法的有效性。

关键词： DICOM标准医学图像融合窗口技术区域能量邻域方向相关性

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燃煤火焰图像的增强方法研究

燃煤火焰图像的增强方法研究

作者：龙青青湖南大学

学位级别：硕士

在回转窑烧结工艺中,保持烧结带工况的稳定是工艺控制最重要的环节。传统人工看火的测量手段易受到人的身体状况、情绪等因素的影响,因此研究者越来越倾向采用图像处理和模式识别的方法来监控窑内烧结带的燃烧状态,反馈窑内温度信息进... 详细信息

在回转窑烧结工艺中,保持烧结带工况的稳定是工艺控制最重要的环节。传统人工看火的测量手段易受到人的身体状况、情绪等因素的影响,因此研究者越来越倾向采用图像处理和模式识别的方法来监控窑内烧结带的燃烧状态,反馈窑内温度信息进而判断窑内的烧结状态,并通过改变喂煤量和风量等操作以达到自动化控制。窑内烧结状态的判定通常是根据烧结带火焰图像的特征信息,因此火焰图像处理也是回转窑控制工艺重要的研究方向之一。回转窑窑内工况复杂,通常仅从火焰图像的火焰区域和物料区域特征难以判断烧结带的燃烧状态,这时可以将黑靶子区域中携带的温度信息作为辅助判定因素。但是,火焰图像由于受到烟雾、粉尘等因素的强烈干扰,图像通常具有多噪、模糊不清、特征区域不完整等特点,很难直接提取出完整的黑靶子区域。因此,本文采用融合的方法,将两帧火焰图像用适当的方法进行融合,最后可以融合出较完整的黑靶子区域。目前,基于小波变换的融合方法应用比较广泛,但是小波变换只具有高维零点奇异性,不能够表达高维直线和曲线性奇异性。曲波理论是一种发展比较完善多尺度分析工具,它能够较好的逼近图像的直线和曲线边缘,具有表达图像时能够达到“最稀疏”的特点,同时具有较好的抗噪能力。因此,本文在分析火焰图像特点,提出了一种基于DCWT的火焰图像融合检测方法,同时根据火焰图像多雾的特点,提出一种新的图像去雾算法,分别在时域空间和频域空间对火焰图像进行去雾。本文主要研究内容如下:首先,研究了基于小波变换的图像融合方法和基于曲波变换的图像融合方法,在此基础上提出了基于DCWT的火焰图像融合检测方法。该方法将小波变换和曲波变换相结合,充分利用了两种变换的优势,并采用合理的融合规则进行融合实验,结果可以融合出比较完整的黑靶子区域,同时具有较好的抗噪能力。然后,火焰图像具有多烟雾的特点,视觉效果比较差,因此研究了目前自然雾天图像去雾的方法,在此基础上提出了一种在时域空间内基于区域能量的火焰图像去雾算法。实验结果表明该算法可以有效的对火焰图像进行去雾,同时对自然雾天图像也有一定的去雾效果,并且运行时间短,具有时效性。最后,在分析火焰图像烟雾形成原因和特点的基础上,提出了一种基于DWT变换的火焰图像去雾,该算法是在频域空间内对火焰图像进行去雾,结果表明该算法对火焰图像去雾有较好的效果,具有较好的研究价值。

关键词：火焰图像 DCWT融合曲波变换区域能量图像去雾

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多尺度域内基于区域特性的图像融合方法研究

多尺度域内基于区域特性的图像融合方法研究

作者：曹婷华东交通大学

学位级别：硕士

图像融合作为图像处理与计算机视觉领域内不可或缺的技术之一,能够获得较单一信息源更为精准的判断结果。为了获取融合质量更精良、效率更高效的融合方式,本文对融合领域内大量现有的理论与成果进行了学习与研究。并利用多聚焦图像与多... 详细信息

图像融合作为图像处理与计算机视觉领域内不可或缺的技术之一,能够获得较单一信息源更为精准的判断结果。为了获取融合质量更精良、效率更高效的融合方式,本文对融合领域内大量现有的理论与成果进行了学习与研究。并利用多聚焦图像与多模态医学图像为研究目标,在多尺度变换域内展开了分析与研究。论文的主要工作与创新点如下:提出了一种新的基于多尺度域内应用了压缩感知的融合方式——基于NSST的CS与区域特性相结合的图像融合方法。经过NSST分解后,对具备高稀疏性的高频分量系数利用高斯测量矩阵进行压缩测量,利用正交匹配追踪法重构前先将测量值采用绝对值最大的方式进行融合。考虑到低频分量不存在高稀疏性性质,直接利用区域能量与区域方差加权的自适应融合方法完成融合,随后选择NSST逆变换获得融合结果并展开对比评价,有效地提高了图像的融合质量,且得益于CS的使用在融合速度方面有明显的提升。提出了一种多尺度域内基于区域特性的图像融合方式。为了解决一般的多尺度变换不存在平移不变性以及NSCT的多尺度分解中易使得图像出现频带混叠现象的问题,引入了一种新的àtrous-NSCT变换,通过实验数据分析可得此变换最有效的多尺度分解层数为4。考虑到邻域特征信息对于图像信息量的影响,利用区域方差作为活性测度对高频系数进行分析,然后利用基于区域方差加权自适应模型的融合规则进行融合处理。而对于低频系数所含有的近似信息,使用了区域平均梯度并视为衡量因子,选择区域平均梯度取大的融合方法展开融合操作。最后将高频融合算子与低频融合算子通过àtrous小波逆变换进行重构。利用本章方法与其他5种方法进行主观视觉与客观数据对比,表明了此方法的融合效果较相关算法均有所提升。

关键词：多尺度变换压缩感知区域能量区域方差 àtrous-NSCT变换平均梯度