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基于区间二型模糊集和CHMM模型的图像融合方法

摘要

本发明公开了一种基于区间二型模糊集和CHMM模型的图像融合方法,涉及图像融合领域,包括:对两幅待融合图像的低频子带进行活动测度度量,并根据低频活动测度进行低频子带系数融合得到低频融合子带;利用上下文隐马尔可夫模型描述高频子带系数之间的相关性,构建得到高频子带系数的T2‑FCHMM统计模型;将得到的高频子带系数的边缘概率密度和模糊熵结合起来作为T2‑FCHMM模型统计特征与高频子带系数的区域能量结合得到高频子带系数的活动测度,根据高频子带系数的活动测度进行高频子带系数融合得到高频融合子带;对低频融合子带和高频融合子带进行逆变换得到融合图像,从而增加了融合图像的可信度和可理解性。

著录项

  • 公开/公告号CN113379666A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2021-09-10

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 江南大学;

    申请/专利号CN202110764386.3

  • 发明设计人 罗晓清;蒋钰婷;张战成;

    申请日2021-07-06

  • 分类号G06T5/50(20060101);

  • 代理机构32228 无锡华源专利商标事务所(普通合伙);

  • 代理人过顾佳;聂启新

  • 地址 214122 江苏省无锡市滨湖区蠡湖大道1800号

  • 入库时间 2023-06-19 12:32:17

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