研究目的
提出一种基于非下采样剪切波变换（NSST）域的新型图像融合框架，该框架能有效保留图像能量和细节，解决图像分解中方向受限的问题。
研究成果
基于NSST域的图像融合框架能有效保留图像细节并提升融合图像质量，在主观视觉效果和客观评价指标上均优于其他方法。未来工作可聚焦于改进高低频融合策略以提高算法效率与实用价值。
研究不足
该论文未明确提及局限性，但潜在的优化领域可能包括NSST变换的计算效率和融合策略。
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[IEEE 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 中国南昌(2019.6.3-2019.6.5)] 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 基于非下采样剪切波变换(NSST)域的新型图像融合框架
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[IEEE 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 中国南昌(2019.6.3-2019.6.5)] 2019中国控制与决策会议(CCDC) - 基于非下采样剪切波变换(NSST)域的新型图像融合框架
DOI：10.1109/ccdc.2019.8833211
出版年份：2019
更新时间：2025-09-16 10:30:52
摘要：
作为一种以不同方式整合多幅图像信息的有效手段，多模态图像融合为现代医学诊断、遥感监测、视频监控等领域提供了更全面精细的信息。本文基于非下采样剪切波变换（NSST）域，提出了一种能良好保持图像能量与细节的通用图像融合框架，有效解决了图像分解中方向受限的问题。该融合方法运用NSST将源图像分解为高通与低通子带：采用求和修正拉普拉斯（SML）算法融合高通子带；基于八邻域的加权局部能量（WLE）与修正拉普拉斯（WSEML）加权和作为融合策略处理低频分量；最后通过NSST逆变换重建融合后的高低频分量。实验结果表明，该框架能保留更多图像细节并提升融合图像质量。
作者：
Penghua Li，Huan Wang，Xiaofei Li，Hexu Hu，Hongyan Wei，Yupeng Yuan，Zuwei Zhang，Guanqiu QI
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