基于结构张量的变分多源图像融合
提出了可以保持源图像特征和细节信息的基于结构张量的变分多源图像融合算法。首先叙述基于结构张量的融合梯度场,然后测量每幅源图像的特征图,根据特征图为源图像的每个梯度构造一个权值,将携带明显特征的梯度在融合的梯度场中凸显出来,从而使源图像的特征和细节得到保持,最后应用变分偏微分方程理论从目标梯度场重建出融合的图像。实验结果表明,本文算法融合图像的灰度平均梯度和信息熵均高于小波变换算法、塔分解法和直接梯度融合算法,视觉效果上,融合图像很好的保留了源图像的特征和细节,为图像目标检测和识别提供了高质量的图像信息。
图像融合、梯度场、结构张量、变分法
TP3;TN9
国家自然科学基金批准号:05891JM50资助的课题.@@@@Project supported by the National Natural Science Foundation of China Grant 05891JM50
2013-11-13(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共7页
156-162