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中文摘要：
Contourlet变换克服了小波变换在处理高维信号时的不足,但Contourlet分解和重构时需要采样因此不具有平移不变性,因此根据átrous算法构造了非下采样Contourlet变换(nonsubsampled Contourlet transform,NSCT)。NSCT比Contourlet变换具有更灵活的方向性、且具有平移不变性。因此将NSCT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NSCT的自适应图像融合算法是将图像进行NSCT分解后,针对在不同频率域特点选择不同的融合规则,最后通过重构得到融合图像。通过对试验结果进行的主观和客观的对比,试验结果表明NSCT能够为融合图像保留更全面的原始图像信息,且基于NSCT的自适应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。
英文摘要：
Aim.In our opinion,traditional image fusion algorithms based on Contourlet transform are not quite effective.So we propose applying Ref.5′s NSCT theory to achieving effective image fusion. Section 2 of the full paper explains the NSCT based algorithm.It explains essentially three things:(1)the low-frequency information fusion rule uses the weighted average mean to obtain the fused low-frequency information as eq.(1);(2)the high-frequency fusion rule uses the spatial frequency of image as its measurement cri...
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