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【24h】

Pixel Level Image Fusion Algorithm based on PCA

机译:基于PCA的像素级图像融合算法

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摘要

Image fusion algorithm based on principal component analysis (PCA) was proposed in this paper. The algorithm make use of the characteristics that the principal component decomposition can retain the main information of the original data, it get covariance matrix, eigenvalue and eigenvector of covariance matrix from the source image. Then we can get the weighted coefficient and fused image with the help of eigenvalue and eigenvector. Simulation result shows that the better image quality is obtained in the proposed algorithm.
机译:本文提出了基于主成分分析(PCA)的图像融合算法。该算法利用主组件分解可以保留原始数据的主要信息的特性,从源图像中获取协方差矩阵的协方差矩阵,特征值和特征向量。然后我们可以在特征值和特征向量的帮助下获得加权系数和融合图像。仿真结果表明,以所提出的算法获得更好的图像质量。

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