一种基于多尺度最大信息熵和梯度的图像融合算法

提出了一种多尺度最大信息熵(Max Information Entropy,MIE)及梯度的图像融合算法,该算法在对源图像多尺度分解的基础上,根据低频小波系数及高频小波系数的特点,把信息熵引用到小波低频系数的选择中,根据局部信息熵的大小确定小波系数的选择;而高频采用基于最大梯度值的方法,最后对所选小波系数进行重构,即可得到融合图像。二者的结合,对图像的细节处理更加细致,又有效地消除冗余信息。通过实验分析,结果表明该算法与其他基于区域的方法相比,提高了融合效果。