论文研究基于非下采样Contourlet变换和稀疏表示的红外与可见光图像融合方法 .pdf

基于Freeman链码技术的可见光图像分割方法研究，刘长征，叶瑰昀，目的根据红外图像Freeman边缘编码结果，对同角度可见光图像分割处理，得到感兴趣区域。方法利用红外图像信息含量少、灰度对比明显

研究了非下采样Contourlet变换(NSCT)和贝叶斯最大后验估计理论框架下的双变量模型的基础上，该 文将二者结合起来，提出了一种新的图像去噪算法。算法在利用变换平移不变性和多方向选择性优点的同时

为进一步提高红外与可见光融合图像的细节信息,并降低伪影和噪声,提出一种基于ResNet152深度学习模型的红外与可见光图像融合算法。首先,将红外与可见光图像分解成低频部分和高频部分;然后,运用平均权重

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