基于粗糙集与PCA的多聚焦图像融合算法

摘要：

粗糙集理论是处理不确定性问题的一种数学工具。为了解决含有椒盐噪声的图像的融合问题,采用粗糙集理论与PCA算法相结合的方法对受到噪声干扰的多聚焦图像进行融合。先采用粗糙集理论对源图像进行粗糙增强预处理,再用PCA算法对增强后的图像进行融合,得到融合图像。采用主观评价与信息熵和平均梯度作为图像融合效果评价准则。仿真结果表明,运用该算法得到的融合图像的视觉效果比源图像更好。

关键词：多聚焦图像融合、粗糙集理论、PCA算法

所属期刊栏目：20

分类号：TN911.73;TP391.41

资助基金：北京印刷学院校级重点资助项目Ea201231;北京市属市管高等学校人才强教计划资助项目PHR201107145;北京市教委科技计划面上项目KM201210015011

在线出版日期：2013-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共4页

页码：47-49,52