基于提升LSWT與聯(lián)合結(jié)構(gòu)組稀疏表示的圖像融合算法
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光學(xué)傳感器通常無(wú)法獲取同一場(chǎng)景內(nèi)不同景深的多個(gè)目標(biāo)都清晰的圖像，常用的解決方法是借助多個(gè)傳感器一次成像或單個(gè)傳感器多次成像得到聚焦在不同區(qū)域的多幅圖像。多幅圖像之間往往存在著大量的冗余信息，不利于圖像的分析與處理，因此，多聚焦圖像融合方法得到了廣泛的研究，它將不同景深的多幅圖像進(jìn)行融合，降低圖像間信息的冗余度，得到便于后續(xù)處理的清晰圖像。目前，應(yīng)用于多聚焦圖像融合的算法很多?；诙喑叨确治龅膱D像融合技術(shù)，模擬了人類視覺系統(tǒng)由“粗”及“細(xì)”感知物體的方式，可以得到較好的融合結(jié)果，所以基于多尺度分析的圖像融合技術(shù)一直成為圖像融合領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)。圖像經(jīng)多尺度變換分解后，能夠針對(duì)多方向、多尺度層采取不同融合策略，突出重要的細(xì)節(jié)特征信息，獲得更好的融合效果。小波變換作為一種圖像多尺度分解的工具，因具有良好的時(shí)域和頻域局部特性以及多分辨率特性，而在圖像融合領(lǐng)域中得到了廣泛應(yīng)用。隨著小波變換相關(guān)理論的不斷成熟，傳統(tǒng)小波變換的缺陷如平移變性和較少的方向選擇性等隨之展現(xiàn)出來(lái)。
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