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基于双匹配度的多光谱图像融合算法

冯斌,  梁继民,  赵恒,  胡海虹

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文章导航 > 红外技术  > 2006 >  28(12): 686-690
冯斌, 梁继民, 赵恒, 胡海虹. 基于双匹配度的多光谱图像融合算法[J]. 红外技术, 2006, 28(12): 686-690. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.12.002
引用本文: 冯斌, 梁继民, 赵恒, 胡海虹. 基于双匹配度的多光谱图像融合算法[J]. 红外技术, 2006, 28(12): 686-690. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.12.002
shu
FENG Bin, LIANG Ji-min, ZHAO Heng, HU Hai-hong. Multi-spectral Image Fusion Based on Double Match Measure[J]. Infrared Technology , 2006, 28(12): 686-690. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.12.002
Citation: FENG Bin, LIANG Ji-min, ZHAO Heng, HU Hai-hong. Multi-spectral Image Fusion Based on Double Match Measure[J]. Infrared Technology , 2006, 28(12): 686-690. doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.12.002
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基于双匹配度的多光谱图像融合算法

doi: 10.3969/j.issn.1001-8891.2006.12.002

  • 西安电子科技大学智能生物信息研究中心,陕西,西安,710071

  • 西安电子科技大学

基金项目: 国家自然科学基金(60402038)%国家重点基础研究发展计划(973计划)(2006CB705700)
详细信息

  • 中图分类号: TN911.73

Multi-spectral Image Fusion Based on Double Match Measure

    摘要
  • 摘要: 在基于小波分解的图像融合中,低频系数的选取决定融合图像的轮廓,同时影响图像的边缘细节.双匹配度图像融合算法首先在区域能量的基础上合理引入区域梯度,然后根据匹配度的类型和测量值进行小波低频系数的选取.仿真实验从两种无需基准融合图像的客观评价方法和视觉效果两个方面表明双匹配度融合算法是一种有效的图像融合算法.该算法能够充分地利用区域特征信息,有效地保留图像的轮廓和边缘信息,同时能够有效地避免块效应的产生,产生良好的视觉效果,且优于一些经典的图像融合算法.
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