基于小波-Contourlet变换的图像融合算法研究

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基于小波-Contourlet变换的图像融合算法研究

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毕业论文范文题目：基于小波-Contourlet变换的图像融合算法研究，论文范文关键词：基于小波-Contourlet变换的图像融合算法研究
基于小波-Contourlet变换的图像融合算法研究毕业论文范文介绍开始：
【论文摘要】：图像融配合为信息融合的重要分支,研究的是如何综合利用不同类型传感器所获得的图像,通过必定的算法得到一幅信息更加正确、丰富的新图像,从而产生比单一传感器更正确、完全、坚固的描述跟裁决。它在军事、遥感、机器人、医学图像处理以及打算机视觉等范畴有着广泛的利（文章此处忽略..）用前景。图像融合重要在像素级、特点级、决定级三个品位长进行。像素级融合是最基本的融合,它是特点级、决定级的基本,也是本文研究的重要内容。本文重要对基于多辨别率的像素级图像融合方法进行研究。本文的重要研究成果如下：1.为懂得决小波变换中的方向有限性问题,（略..）并打消Contourlet变换中拉普拉斯金字塔分解存在的信息冗余,提出一种基于小波-Contourlet的区域梯度抉择均匀图像融合算法。该算法对低频采取加权均匀规矩,对高频打算区域梯度,并采取抉择均匀规矩。同时采取空间频率、穿插熵与偏差等作为客观评估（本文此处忽略..）标准。实验成果表明,在雷同的融合规矩下,基于小波-Contourlet变换的融合算法可能获得比小波变换跟Contourlet变换更好的融合成果。2.因为光学镜头的景深有限,在实际摄像中很难得到所有风物均清楚的图像,故本文提出一种基于小波-Contour（文章此处忽略..）let变换的多聚焦图像融合算法：待融合图像先采取小波-Contourlet变换进行分解,再根据分解后的系数打算待融合图像中各像素的清楚度,最后根据各像素的清楚度对待融合图像中的清楚区域进行重构。实验表明本文算法能较好地解决多聚焦图像融合问题。

以上为本篇毕业论文范文基于小波-Contourlet变换的图像融合算法研究的介绍部分。

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