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无下采样轮廓小波在图像融合中的应用
  • ISSN号:1002-8331
  • 期刊名称:计算机工程与应用
  • 时间:0
  • 页码:179-181
  • 语言:中文
  • 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]西北工业大学理学院,西安710129
  • 相关基金:国家自然科学基金(the National Natural Science Foundation of China under Grant No.60776795 ); 西北工业大学基础研究基金(the Basic Research Foundation of Northwestern Polytechnical University);西北工业大学科技创新基金(the Science and Technology Innovation Foundation of Northwestern Polytechnical University)
  • 相关项目:Compressive Sensing 理论及信号最佳稀疏分解方法研究
中文摘要:

在无下采样Contourlet变换和小波变换的基础上,针对低、高频系数的特点,提出一种新的基于无下采样轮廓小波变换的图像融合算法。该算法对无下采样轮廓小波分解后的低频部分采用了选择与加权平均的融合规则进行融合,而对各层高频系数采用局部区域加权平均融合规则进行融合。实验结果表明,该方法在包含信息量、清晰度上都有明显的提高。

英文摘要:

Based on the properties of the nonsubsampled Contourlet and the wavelet transform,and with an aim at the different features of high and low frequency sub-images,a new image fusion algorithm based on the nonsubsampled contourlet-wavelet transform is proposed in this paper.A low frequency fusion rule based on selection and weighted average method is used to fuse low frequency coefficients that are decomposed by the nonsubsampled eontourlet-wavclet transform in this algorithm,while high frequency coefficients based on local region and weighted average method is used to fuse high frequency sub-images.The experiment results show that the new algorithm makes a better fusion result in improving information content and image articulation.

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期刊信息
  • 《计算机工程与应用》
  • 北大核心期刊(2014版)
  • 主管单位:中国电子科技集团公司
  • 主办单位:华北计算技术研究所
  • 主编:怀进鹏
  • 地址:北京市海淀区北四环中路211号北京619信箱26分箱
  • 邮编:100083
  • 邮箱:ceaj@vip.163.com
  • 电话:
  • 国际标准刊号:ISSN:1002-8331
  • 国内统一刊号:ISSN:11-2127/TP
  • 邮发代号:82-605
  • 获奖情况:
  • 1. 2012年首批获得中国学术文献评价中心发布的 “...,2. 2001年获得新闻出版署“中国期刊方阵双效期刊”,3. 2008年首批入选国家科技部“中国精品科技期刊...,4.2003年-2011年连续获得工业和信息化部期刊最高...
  • 国内外数据库收录:
  • 俄罗斯文摘杂志,波兰哥白尼索引,美国剑桥科学文摘,英国科学文摘数据库,日本日本科学技术振兴机构数据库,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(2014版),中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:97887