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基于多尺度高斯滤波和形态学变换的红外与其他类型图像融合方法: 收藏
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引用; 《红外与毫米波学报》2020年第6期39卷 810-817页; 作者：李志坚杨风暴高玉斌吉琳娜胡鹏中北大学信息与通信工程学院山西太原030051 中北大学朔州校区山西朔州036000 中北大学数学系山西太原030051; 为了同时保证融合质量和效率,提出了一种基于多尺度高斯滤波和形态学变换的图像融合方法。设计了多尺度高斯滤波,将源图像分解为一系列细节图像和近似图像,并使用多尺度顶帽和底帽分解来完全提取近似图像中不同尺度的明暗细节。构造了...; 为了同时保证融合质量和效率,提出了一种基于多尺度高斯滤波和形态学变换的图像融合方法。设计了多尺度高斯滤波,将源图像分解为一系列细节图像和近似图像,并使用多尺度顶帽和底帽分解来完全提取近似图像中不同尺度的明暗细节。构造了多尺度形态学内外边缘分解,以充分提取细节图像的边缘信息。实验结果表明,该方法与典型的基于多尺度分解的融合方法相当甚至更好,同时比一些先进的基于多尺度分解的方法(如NSCT和NSST)运算速度快得多。; 来源：详细信息评论

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