[发明专利]一个基于非下采样剪切变换的新型图像融合方法在审
| 申请号： | 201811555330.1 | 申请日： | 2018-12-18 |
| 公开（公告）号： | CN109801248A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 李鹏华;胡和煦;徐彬皓;袁宇鹏 | 申请（专利权）人： | 重庆邮电大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50 |
| 代理公司： | 北京挺立专利事务所(普通合伙) 11265 | 代理人： | 赵振 |
| 地址： | 400064 重*** | 国省代码： | 重庆;50 |
| 权利要求书： | 查看更多 | 说明书： | 查看更多 |
| 摘要： | 一个基于非下采样剪切变换的新型图像融合方法，包括以下步骤：步骤1：输入源图像A和源图像B，并将所述源图像A和源图像B进行L级NSST分解，分别得到源图像A和源图像B的低频分量和高频分量；步骤2：采用加权局部能量加权和和基于八邻域的改进拉普拉斯算子规则融合低频分量；步骤3：计算分别得到源图像A和源图像B两者高频分量的修正拉普拉斯和和修正拉普拉斯，并使用和修正拉普拉斯最大值融合高频分量；步骤4：使用NSST逆变换将高频融合分量和低频融合分量重构得到最终的融合图像。采用非下采样剪切波将原图像分解为高频和低频，NSST的多尺度和多方向特性能有效减少吉布斯型振铃现象的发生，并且可获得源图像更多的空间细节和结构信息。 | ||
| 搜索关键词： | 源图像 融合 高频分量 下采样 低频分量 剪切变换 新型图像 修正 分解 分量重构 结构信息 局部能量 空间细节 融合图像 有效减少 振铃现象 八邻域 多尺度 多方向 加权和 剪切波 逆变换 输入源 原图像 算子 加权 图像 改进 | ||
【主权项】：
1.一个基于非下采样剪切变换的新型图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：步骤1：输入源图像A和源图像B，并将所述源图像A和源图像B进行L级NSST分解，分别得到所述源图像A和源图像B的低频分量和高频分量；步骤2：采用加权局部能量加权和(WLE)和基于八邻域的改进拉普拉斯算子(WSEML)规则融合低频分量；步骤3：计算分别得到所述源图像A和源图像B两者高频分量的修正拉普拉斯(ML)和和修正拉普拉斯(SML)，并使用和修正拉普拉斯最大值(SML‑MAX)融合高频分量；步骤4：使用NSST逆变换将高频融合分量和低频融合分量重构得到最终的融合图像。
下载完整专利技术内容需要扣除积分，VIP会员可以免费下载。
该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息，商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于重庆邮电大学，未经重庆邮电大学许可，擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作，请联系【客服】
本文链接：http://www.vipzhuanli.com/patent/201811555330.1/，转载请声明来源钻瓜专利网。
