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:針對(duì)傳統(tǒng)圖像融合方法魯棒性差的缺點(diǎn),設(shè)計(jì)了一種基于估計(jì)理論期望值最大的圖像融合
方法。從多感測(cè)器成像模型出發(fā),設(shè)計(jì)出圖像的形成模型,分別基于圖像的模型以及期望值最大方
法,推導(dǎo)出估計(jì)真實(shí)場(chǎng)景的迭代過(guò)程,最終得到融合圖像。探討了基于拉普拉斯金字塔、梯度金字
塔、小波、小波框架以及方向濾波器金字塔等方法的多尺度展開(kāi)的融合情況,并與EM方法做了比
較,數(shù)字仿真表明,圖像受到噪聲污染時(shí)采用EM算法進(jìn)行融合具有較強(qiáng)的魯棒性。
方法。從多感測(cè)器成像模型出發(fā),設(shè)計(jì)出圖像的形成模型,分別基于圖像的模型以及期望值最大方
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塔、小波、小波框架以及方向濾波器金字塔等方法的多尺度展開(kāi)的融合情況,并與EM方法做了比
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