【摘要】：針對非下采樣金子塔(NSP)用于平移不變的剪切波變換(NSST)中不能有效捕獲圖像的結(jié)構(gòu)信息問題,提出一種多尺度非局部均值濾波(MNLMF)和剪切波(SF)方向濾波的新變換,即利用MNLMF代替NSST中NSP分解,然后將其用到圖像融合中,并將輸入圖像分解成不同子帶.對于近似子帶,采用區(qū)域像素能量(PE)與梯度能量(GE)加權(quán)和的融合規(guī)則;對于方向子帶,提出基于GE與系數(shù)絕對值(CAV)混合的融合規(guī)則.同時提出了基于MNLMF與SF的圖像融合算法.仿真對比實驗表明,所提出的方法在視覺感知和客觀質(zhì)量評價兩個方面具有明顯的優(yōu)勢.
[Abstract]:In order to solve the problem that the non-downsampling gold tower (NSP) can not capture the structure information of the image effectively in the translational invariant shear wave transform (NSST), a new transform of multi-scale non-local mean filter (MNLMF) and shear wave (SF) directional filtering is proposed. In other words, MNLMF is used instead of NSP in NSST, then it is used in image fusion, and the input image is decomposed into different sub-bands. For approximate subbands, the fusion rules of weighted sum of regional pixel energy (PE) and gradient energy (GE) are adopted, and for directional subbands, a fusion rule based on the mixing of GE and absolute (CAV) with coefficients is proposed. At the same time, an image fusion algorithm based on MNLMF and SF is proposed. The simulation results show that the proposed method has obvious advantages in visual perception and objective quality evaluation.
【作者單位】： 西北工業(yè)大學(xué)自動化學(xué)院;
【基金】：西安市科技計劃項目(CXY1436(9),CXY1350(2)) 國家自然科學(xué)基金重點項目(61135001)
【分類號】：TP391.41

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