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基于小波分析的不同融合规则的图像融合研究  
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【英文篇名】 Study on Image Fusion Based on Different Fusion Rules of Wavelet Transform
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【作者】 陶冰洁; 王敬儒; 许俊平;
【英文作者】 TAO Bing-jie1; 2; WANG Jing-ru1; XU Jun-ping1; 2(1.Institute of Optics and Electronics; Chinese Academy of Sciences; Chengdu 610209; China; 2.Graduate School of the Chinese Academy of Sciences);
【作者单位】 中国科学院光电技术研究所; 中国科学院光电技术研究所 四川成都; 中国科学院研究生院; 四川成都;
【文献出处】 红外技术 , Infrared Technology, 编辑部邮箱 2006年 07期  
期刊荣誉:中文核心期刊要目总览  ASPT来源刊  CJFD收录刊
【中文关键词】 图像融合; 小波分析; 分解系数; 融合规则; 融合性能;
【英文关键词】 Image fusion; Wavelet analysis; Decomposition coefficients; Fusion regulation; Fusion performance;
【摘要】 图像融合是多传感器信息融合在图像处理领域的一个重要应用,以小波分析为工具是这一领域研究方法上的重大突破。在引入小波分析用于图像融合的基础上,对现有的常用的融合规则和融合算子进行了介绍。选取其中有代表性的算法进行了大量实验,并用熵、交叉熵、交互信息量等多种评价方法进行了定量分析与比较。最后得出结论并指出该领域今后研究的方向。
【英文摘要】 Image fusion is an important application of multi-sensor information fusion in image processing area,and use wavelet transform is a bigness breakthrough of study method in this area.Based on introducing wavelet analysis using in image fusion area,the existing fusion rules and fusion operators are presented.We do a lot of experiments on the representative fusion schemes,and use entropy,cross entropy,mutual information to evaluate the performance of them.Finally,we can draw the conclusion and point out the di...
【基金】 国家863高技术项目(编号:2003AA823050)
【更新日期】 2006-09-08
【分类号】 TN911.73
【正文快照】 引言图像融合是二十世纪70年代后期提出的新概念,是信息融合的一个重要分支[1],在自动目标识别、遥感、机器人视觉、智能系统、医学图像处理等领域有着广泛的应用[2~4]。图像融合一般分为三类:像素级、特征级和决策级融合。这种分类方法是基于图像的表征层来划分的[5,6]。其中

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