【图像融合】基于RP、CVT、DTCWT、NSCT-SR+DWT-SR+拉普拉斯金字塔算法-SR等实现MRT图像融合附matlab源码
1 内容介绍
在图像融合文献中，多尺度变换（MST）和稀疏表示（SR）是最常用的两个
广泛使用的信号/图像表示理论。本文提出了一个通用的图像融合框架
通过结合 MST 和 SR 同时克服基于 MST 和 SR 的融合方法的固有缺陷。在我们的融合框架中，首先对每个预注册的源图像以获得它们的低通和高通系数。然后，合并低通带使用基于 SR 的融合方法，而高通带使用 coef- 的绝对值进行融合ficients 作为活动水平的测量。最后通过逆MST得到融合图像
关于合并系数。所提出的融合框架相对于单个 MST 或首先从理论的角度详细展示了基于 SR 的方法，然后通过实验通过多焦点、可见红外和医学图像融合验证。特别是六大流行的多尺度变换，包括拉普拉斯金字塔 (LP)、低通金字塔比 (RP)、离散小波变换(DWT)、双树复小波变换 (DTCWT)、曲波变换 (CVT) 和非下采样Contourlet 变换 (NSCT)，测试了从 1 到 4 的不同分解级别在我们的实验中。通过对融合结果进行主观和客观的比较，我们给出了在所提出的框架下对每一类图像融合的最佳融合方法。效果还研究了滑动窗口的步长。此外，实验结果表明所提出的融合框架可以获得最先进的性能，特别是对于融合多模态图像。
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