基于Tetrolet变换的图像融合

被引：12

作者：

延翔 ^{[1
]}

秦翰林 ^{[1
]}

刘上乾 ^{[1
]}

杨廷梧 ^{[1
,2
]}

杨智杰 ^{[1
]}

薛灵芝 ^{[3
]}

机构：

[1] 西安电子科技大学技术物理学院

[2] 中国飞行试验研究院

[3] 陕西师范大学物理与信息技术学院

来源：

光电子激光 | 2013年 / 08期

关键词：

图像融合; 梯度信息; 邻域方差; Tetrolet变换;

D O I：

10.16136/j.joel.2013.08.029

中图分类号：

TP391.41 [];

学科分类号：

080203 ;

摘要：

Tetrolet变换与目前广为采用的小波变换相比,在处理高维信号时具有更好的方向性,能够精确地表达图像的结构及纹理特征。本文将Tetrolet变换用于不同频谱图像的融合,以期获取更大的信息量。首先,将待融合的图像分别进行Tetrolet变换,得到不同尺度的高通和低通子带。然后,对低通子带采用基于局部区域梯度信息的融合方法得到低通融合系数,而对高通子带采用基于邻域方差加权的融合方法得到高通融合系数;最后,通过重构得到融合图像。采用多种图像进行了融合实验,其结果均表明,经Tetrolet变换获取的融合图像特征更为丰富、信息量更大,融合图像的信息熵和标准差都优于目前广为采用的小波变换和PCA变换图像融合算法;本文方法可有效地提高ATR系统和视觉对目标的识别探测概率和降低虚警率。

引用

页码：1629 / 1633

页数：5

共 13 条

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