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基于Curvelet变换与局部能量的图像融合算法论文题目：基于Curvelet变换与局部能量的图像融合算法摘要：图像融合技术在计算机视觉和图像处理领域具有广泛的应用。本论文提出了一种基于Curvelet变换与局部能量的图像融合算法。首先，通过Curvelet变换将原始图像从空间域转换到Curvelet域，提取出图像的边缘信息。接着，利用局部能量准则对每个Curvelet系数进行加权融合。最后，将融合后的Curvelet系数逆变换回空间域得到最终融合图像。实验结果表明，该算法在保留图像边缘信息的同时，有效地提升了融合图像的清晰度和对比度。关键词：图像融合；Curvelet变换；局部能量；边缘信息1.引言图像融合是将多幅具有不同信息的图像合成一幅新图像的技术。其应用广泛，包括卫星图像融合、医学图像融合、监控图像融合等。图像融合的目标是在保留原始图像的有用信息的同时，提升融合图像的清晰度和对比度。2.相关工作图像融合算法主要包括基于变换的方法和基于像素的方法。基于变换的方法利用变换域的特性进行融合，包括小波变换、Curvelet变换、Contourlet变换等。基于像素的方法则直接对每个像素进行融合操作。本文采用基于变换的方法，结合Curvelet变换和局部能量的特点来进行图像融合。3.Curvelet变换与局部能量Curvelet变换是一种多尺度、多方向的变换方法，能够更好地捕捉图像的边缘信息。而局部能量由图像中每个像素点的局部邻域内的像素值的方差计算而得，能够描述图像的纹理特征。4.基于Curvelet变换与局部能量的图像融合算法4.1Curvelet变换首先，将原始图像进行Curvelet变换，将其从空间域转换到Curvelet域。Curvelet变换得到的系数包括尺度、方向和位置信息，能够更好地表示图像的边缘信息。4.2局部能量计算对于Curvelet域中的每个系数，计算其在局部邻域内的局部能量。局部邻域的大小可以根据实际问题进行调整。通过计算局部能量，可以得到Curvelet系数的纹理特征。4.3加权融合根据得到的局部能量值，对Curvelet系数进行加权融合。加权融合的目的是根据不同系数的重要性，对其进行适当的调整，以保留并加强图像的边缘信息。4.4逆变换将融合后的Curvelet系数逆变换回空间域，得到最终融合图像。5.实验结果与分析在本节中，我们通过对比实验来评估基于Curvelet变换与局部能量的图像融合算法的性能。我们选取了一组具有不同特征的图像进行融合，并与其他融合方法进行比较。实验结果表明，所提出的算法在保留图像边缘信息的同时，有效地提升了融合图像的清晰度和对比度。6.结论与展望本文提出了一种基于Curvelet变换与局部能量的图像融合算法。通过Curvelet变换将图像转换到Curvelet域，提取图像的边缘信息，利用局部能量准则进行加权融合，并将融合后的Curvelet系数逆变换回空间域得到最终融合图像。实验结果表明，该算法在保留图像边缘信息的同时，有效地

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