作者单位
摘要
1 中北大学 信息与通信工程学院,山西太原 030051
2 中北大学 朔州校区,山西朔州 036000
3 中北大学 数学系, 山西太原 030051
为了同时保证融合质量和效率,提出了一种基于多尺度高斯滤波和形态学变换的图像融合方法。设计了多尺度高斯滤波,将源图像分解为一系列细节图像和近似图像,并使用多尺度顶帽和底帽分解来完全提取近似图像中不同尺度的明暗细节。构造了多尺度形态学内外边缘分解,以充分提取细节图像的边缘信息。实验结果表明,该方法与典型的基于多尺度分解的融合方法相当甚至更好,同时比一些先进的基于多尺度分解的方法(如NSCT和NSST)运算速度快得多。
图像融合 多尺度图像分解 多尺度高斯滤波 形态学变换 image fusion multi-scale decomposition multi-scale Gaussian filtering morphological transform 
红外与毫米波学报
2020, 39(6): 810

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