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文檔簡介
1、隨著越來越多的傳感器應(yīng)用于人類生產(chǎn)和生活各個領(lǐng)域,使得圖像數(shù)據(jù)大量增加。與日俱增的圖像數(shù)據(jù)增加了處理的復(fù)雜性,如何對不同傳感器所生成圖像進行更好的結(jié)合,得到當(dāng)前場景更加優(yōu)質(zhì)、可靠的圖像,已成為當(dāng)前圖像處理領(lǐng)域研究的一個熱點,而這正是圖像融合技術(shù)所研究的內(nèi)容。
在現(xiàn)有的多種圖像融合方法中,基于小波變換的圖像融合方法由于其多項優(yōu)良特性,是當(dāng)前研究的一個重要的方向。小波變換會將圖像分解成為低頻和高頻部分,基于小波變換的融合方法可
2、以采用不同的算法對不同部分進行分別的處理,但大部分對小波融合的研究集中于高頻融合算法,而忽視了低頻融合算法的重要性。本文證明了在融合圖像存在大面積的云霧干擾時,低頻融合算法對于融合結(jié)果的好壞起著至關(guān)重要的作用。
小波參數(shù)的選擇對于圖像融合的結(jié)果有著重要的影響,不同類型圖像融合所適用的最佳小波參數(shù)也不盡相同。通過對普通圖像和云霧干擾圖像進行融合實驗,本文得出了不同情況下的小波參數(shù)的選擇原則。
為了解決具有云霧干
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