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基于邻域归一化梯度和邻域标准差的多聚焦图像融合方法

2016年 应用技术  初期阶段
  • 成果简介
　　本发明涉及一种基于邻域归一化梯度和邻域标准差的多聚焦图像融合方法。首先利用小波变换对图像进行多尺度分解，获得图像在不同分辨率和不同方向下的低频和高频信息；然后根据低频和高频信息的各自特性，采用不用的融合规则进行处理，其中，对低频子图像采用基于邻域归一化梯度的融合方法，克服了传统的低频分量融合方法忽略边缘信息的缺点，对高频子图像采用基于邻域标准差的融合方法，可以最大限度的保留图像的细节信息；最后...
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