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A comparative study on fusion of visible and infrared images

机译:可见光与红外图像融合的比较研究

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摘要

In this paper, principal component analysis (PCA), laplacian pyramid (LP), discrete wavelet transform (DWT), non-subsampled contourlet transform (NSCT), Bayesian PCA (BPCA), and non-negative matrix factorization (NMF) methods are compared in order to obtain a single informative image from visible and thermal images. The quality of the fused images obtained in the experimental studies is evaluated using five different quality metrics.
机译:在本文中,主要成分分析(PCA),拉普拉斯金字塔(LP),离散小波变换(DWT),非子采样轮廓波变换(NSCT),贝叶斯PCA(BPCA)和非负矩阵分解(NMF)方法是比较以从可见图像和热图像中获得单个信息图像。使用五种不同的质量指标评估在实验研究中获得的融合图像的质量。

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