近年来图像融合技术在图像处理领域中得到了广泛的重视和应用。最早提出的像素算术平均的图像数据融合方法忽略了像素间的相互关系,使得融合后的图像对比度很差,为了提高目标检测的分辨率,抑制每个传感器的检测噪声
绿色荧光蛋白(GFP)荧光图像提供蛋白质功能定位信息,相衬图像提供高分辨率的结构信息,二者的融合对于细胞蛋白质的功能分析和亚细胞的精细结构定位具有重要价值。基于轮廓波变换对细节信息优异的表达能力,提出
低照度可见光与红外图像的自然感彩色融合能够显著提高人眼视觉在低照度环境下的情景感知和目标探测能力。基于样本的融合算法是一种快速有效、实时性强的自然感彩色融合算法。针对已有算法在查找表构建和灰度信息利用
基于NSST和高斯混合模型的医学图像融合算法
针对多聚焦图像融合中目标物边缘处产生虚影的问题,提出一种基于引导滤波与改进脉冲耦合神经网络(PCNN)的多聚焦图像融合算法。该算法利用引导滤波器对源图像进行多尺度边缘保持分解,对分解得到的基本图像和细
针对深度学习在计算机视觉上的良好表现,提出一种基于深度学习的多聚焦图像融合算法,在原有的AlexNet网络模型基础上改进了卷积核大小、步长等;利用改进后的深度学习网络特有的得分机制分类了聚焦图像块与散
针对传统多尺度图像融合算法不能有效抑制噪声的缺陷, 提出一种基于提升静态小波变换(LSWT) 多尺度 积的多聚焦图像融合算法, 并在LSWT域中引入了局部可见度以及局部视觉特性对比度的概念. 在融合低
针对现有融合方法存在的光谱信息和空间细节信息不能较好兼顾的问题,提出了一种遥感图像小波融合算法。根据高分辨率遥感图像自身的空间尺度,采用多进小波分析技术较好地解决了不同尺度遥感图像空间细节的表达问题,
提出了一种新的图像融合算法——基于边缘检测的双树复小波图像融合算法。多聚焦图像经过双树复小波变换较好地克服了传统小波变换的平移敏感性等缺点;低频系数利用边缘信息进行融合,较好地保留了图像的细节信息,提
基于Teager算子的红外偏振图像融合算法,张晶晶,郭睿东,本文提出了一种采用Contourlet变换和二维Teager算子的红外偏振图像融合算法。首先,将红外偏振图像利用Contourlet变换分解