一种平移不变的形态小波图像融合方法  被引量:1

Image Fusion Based on the Translation Invariance of Morphological Wavelets

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作  者:何刘杰[1,2] 胡涛 任仙怡[2,3] 

机构地区:[1]深圳大学计算机科学与技术系,广东深圳518060 [2]深圳市可视媒体处理与传输重点实验室,广东深圳518000 [3]深圳信息职业技术学院,广东深圳518172

出  处:《深圳信息职业技术学院学报》2012年第1期22-25,共4页Journal of Shenzhen Institute of Information Technology

基  金:国家自然科学基金资助项目(No:60971120);广东省自然科学基金资助项目(No:9151009001000052)

摘  要:针对传统的形态小波变换因不具备平移不变性而导致其在图像融合过程中引入伪吉布斯(pseudo-Gibbs)现象和明显的块状效应的问题,本文用循环平移对基于形态小波图像融合方法进行移不变扩展,提出一种有效的平移不变的形态小波图像融合方法。该方法利用形态小波变换对图像进行分解,同时采用循环平移(CycleSpinning)来提高形态小波的平移不变性,有效地抑制融合图像在奇异处的不足。实验结果表明,本文算法的融合图像具有良好的视觉效果及客观评价指标。In order to suppress pseudo-Gibbs phenomena and singularities of fused images and reduce severe blocking artifacts, a fusion algorithm with a morphological wavelet of translation invariance is proposed. First, fused images are obtained using morphological wavelets; then, cycle spinning is applied to compensate for the lack of translation invariance property and suppress pseudo-Gibbs phenomena of fused images. Experiment results show that the proposed algorithm outperforms traditional fusion algorithms in terms of objective criteria and visual effects.

关 键 词:图像融合 形态小波 循环平移 伪吉布斯 

分 类 号:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术]

 

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