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提高边缘细节清晰度的图像融合改进算法
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作者 郭洪 郑振业 《木工机床》 2012年第3期25-28,共4页
为解决图像融合过程中边缘信息以及细节内容易于丢失的问题,提出图像融合的改进算法。对源图像进行小波变换分解,将分解后的高低频系数用矩阵存储。对于低频子带的系数,采用形态学边缘检测的方法,提取出边缘轮廓系数,后运用加权平均法... 为解决图像融合过程中边缘信息以及细节内容易于丢失的问题,提出图像融合的改进算法。对源图像进行小波变换分解,将分解后的高低频系数用矩阵存储。对于低频子带的系数,采用形态学边缘检测的方法,提取出边缘轮廓系数,后运用加权平均法对其进行融合得到用于重构的低频系数。对于各高频子带的系数,先采用区域能量法构造出判断矩阵,经多数筛选法和形态学处理后得到二值融合决策图,并根据此决策图选取出用于重构的高频系数。最后,进行图像重构得到融合图像。实验结果表明,该算法增强了图像边缘细节的清晰度,其图像融合效果在相同融合条件下比其它算法更好,熵、标准差和平均梯度等图像融合的评价指标提高了0.5%~5%,可以更有效地应用于医学或多聚焦图像的融合。 展开更多
关键词 融合 小波变换 数学形态学 边缘检测 二值融合决策图
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