位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
用于EVS的改进小波变换图像融合算法
  • ISSN号:1000-7024
  • 期刊名称:《计算机工程与设计》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:[1]四川大学计算机学院,四川成都610064, [2]四川大学视觉合成图形图像技术国防重点学科实验室,四川成都610064
  • 相关基金:国家自然科学重点基金项目(60736046)
中文摘要:

为增强小波变换图像融合算法的实时性,提高视觉增强系统(EVS)可见光图像与红外图像实时融合的效率,提出了一种基于矩阵QR分解和小波变换的图像融合算法。该算法对原始图像的像素矩阵进行QR分解,再利用正交矩阵的性质,根据小波变换图像融合算法对QR分解得到的上三角矩阵进行分解融合,利用QR分解得到的正交矩阵逆变换得到融合图像。实验结果表明,该算法能获得较好的实时性,同时保证较好的融合效果。

英文摘要:

To improve the real-time performances of wavelet transform image fusion algorithm and increase the real-time fusion efficiency of visible and infrared images in enhanced vision system (EVS), an algorithm based on matrix QR decomposition and wavelet transform image fusion algorithm is presented. Firstly, the images' pixel matrixes are decomposed with QR decomposi- tion theory, and then according to the properties of orthogonal matrix, the upper-triangle matrixes obtained in QR decomposition are decomposed and fused with wavelet transform image fusion algorithm, finally fused image is obtained by inverse transform with orthogonal matrixes obtained in QR decomposition. Experiments show that the proposed algorithm has better real-time performances and maintains better fusion effect.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《计算机工程与设计》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:中国航天科工集团
  • 主办单位:中国航天科工集团二院706所
  • 主编:汤铭瑞
  • 地址:北京142信箱37分箱
  • 邮编:100854
  • 邮箱:ced@china-ced.com
  • 电话:010-68389884
  • 国际标准刊号:ISSN:1000-7024
  • 国内统一刊号:ISSN:11-1775/TP
  • 邮发代号:82-425
  • 获奖情况:
  • 中国科学引文数据库来源期刊,中国学术期刊综合评价数据库来源期刊,中国科技论文统计与分析用期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版)
  • 被引量:45616