結(jié)合局部鄰域特性和C-BEMD的圖像融合方法
本文選題:圖像融合 + 可協(xié)調(diào)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解; 參考:《計(jì)算機(jī)輔助設(shè)計(jì)與圖形學(xué)學(xué)報(bào)》2017年04期
【摘要】:針對(duì)基于二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(BEMD)圖像融合方法的不足,提出一種結(jié)合局部鄰域特性和可協(xié)調(diào)二維經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解(C-BEMD)的圖像融合方法.為了克服BEMD應(yīng)用于圖像融合時(shí)存在的內(nèi)蘊(yùn)模函數(shù)(IMF)個(gè)數(shù)和頻率不匹配問題,通過固定迭代次數(shù)和協(xié)調(diào)操作提出了適合圖像融合的C-BEMD算法;然后利用C-BEMD對(duì)源圖像進(jìn)行分解獲得IMF分量和殘差分量,同時(shí)對(duì)IMF分量采用基于局部鄰域能量的選擇與加權(quán)平均策略,而對(duì)殘差分量則采用基于局部鄰域可見度的融合規(guī)則;最后將融合后的IMF分量與殘差分量進(jìn)行疊加,得到融合后的圖像.融合仿真結(jié)果表明,該方法對(duì)于多聚焦圖像、遙感圖像和醫(yī)學(xué)圖像均可獲得視覺效果佳、細(xì)節(jié)信息豐富的融合圖像,優(yōu)于基于行列交叉的經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解和復(fù)數(shù)經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解的圖像融合方法.
[Abstract]:In order to overcome the shortcomings of the two - dimensional empirical mode decomposition ( BEMD ) image fusion method , a C - BEMD method combining local neighborhood characteristics and coordinate two - dimensional empirical mode decomposition ( C - BEMD ) is proposed .
【作者單位】: 西安理工大學(xué)理學(xué)院;
【基金】:國(guó)家自然科學(xué)基金(51305344,11571275) 陜西省科技計(jì)劃(工業(yè)攻關(guān))(2014K05-22)
【分類號(hào)】:TP391.41
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,本文編號(hào):2016870
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