四川省教育厅资助科研项目(08zb053)
- 作品数：2 被引量：2H指数：1
- 相关作者：张秀琼杨军陈蓉更多>>
- 相关机构：乐山师范学院四川大学更多>>
- 发文基金：四川省教育厅资助科研项目国家自然科学基金更多>>
- 相关领域：自动化与计算机技术更多>>
- 使用二维EMD的红外和彩色可见光图像融合
- 2010年
- 针对红外和彩色可见光图像的融合,提出了一种基于二维经验模式分解(BEMD)的新的融合方法。源图像由BEMD分解成为本征模式函数集(IMFs)和残余;再将红外图像的IMFs和残余分别与对应可见光图像的IMFs和残余进行灰度范围匹配后,用加权平均方法进行融合;最后由BEMD重构成融合图像。用此法所得的融合图像增强了红外图像的细节并具有与可见光图像相似的自然色彩。实验中将此法与传统的小波变换方法和主成分分析方法进行了比较,还与经验模式分解(EMD)和复经验模式分解(CEMD)的方法进行了比较,实验结果都证明了该方法的融合效果最优。
- 张秀琼陈蓉杨军
- 关键词：图像融合经验模式分解二维经验模式分解
- 使用统计模型的动态红外和可见光图像融合被引量：2
- 2009年
- 针对动态红外和可见光图像融合,提出了一种新的基于统计模型的融合方法,即将图像的小波分解系数用广义高斯分布来建模。首先,源图像分别用双树复小波进行分解;然后,采用加权平均融合规则来进行小波系数的融合,其中加权系数由估计的广义高斯分布参数来计算;最后,将融合后的系数重构为一幅图像。融合图像采用熵、互信息和边缘保持度QAB/F来进行质量评价,实验结果表明方法的性能优于其他两种动态图像融合方法。
- 张秀琼
- 关键词：图像融合统计模型双树复小波变换广义高斯分布动态图像
