作者：席亮 谢可夫数字图像量子衍生图像分解图像融合多聚焦区域梯度
摘要：为了将聚焦于不同目标对象上的多幅图像融合成一幅所有目标都清晰的图像,提出一种基于量子衍生理论的可完全重构的数字图像分解方法。该方法把归一化后的灰度图像表示成量子比特的形式,建立量子关联系统,将图像分解成若干个特征子图,考虑特征子图的含义,选择相应的融合规则进行融合与重构,从而得到最终的融合图像。实验结果表明,与传统的平均加权法和基于小波变换的图像融合方法相比,该方法能获得较为清晰的融合图像。
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