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摘要
传统的基于NSCT的图像融合算法，通常是对原始图像进行NSCT变换，然后进行不同尺度系数的融合，没有对原始图像进行针对性的分析。对此，提出了一种基于K-means聚类的图像融合算法。利用K-means聚类对图像中具有不同特征的目标进行分类，对分类后的图像进行NSCT分解得到低频和高频子带系数。根据分类图像的特点，采用自适应的融合规则实现不同子带的融合。将融合系数进行NSCT反变换得到分类后的融合图像，再进行叠加得到最终的融合图像。实验结果表明，算法在保留图像纹理信息、提升对比度等方面效果更为突出，客观质量评价结果表现得也更好。
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