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摘要
针对长波红外偏振图像特征，论文提出了一种基于Choquet模糊积分和拉普拉斯金字塔变换的红外偏振图像融合方法。首先利用Choquet积分选择经偏振解析后的最佳偏振参量图像，然后通过拉普拉斯金字塔分解红外光强图像和被选取偏振参量图像，对顶层采用区域平均梯度最大，对I层采用区域能量选取处理方法，再经过拉普拉斯金字塔反变换得到最终融合图像。实验结果表明，论文提出的融合算法在凸显参加融合图像的共有信息同时保留它们的特有信息，且提高了融合图像的细节信息，利于后期做目标检测的研究。
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针对长波红外偏振图像特征，论文提出了一种基于Choquet模糊积分和拉普拉斯金字塔变换的红外偏振图像融合方法。首先利用Choquet积分选择经偏振解析后的最佳偏振参量图像，然后通过拉普拉斯金字塔分解红外光强图像和被选取偏振参量图像，对顶层采用区域平均梯度最大，对I层采用区域能量选取处理方法，再经过拉普拉斯金字塔反变换得到最终融合图像。实验结果表明，论文提出的融合算法在凸显参加融合图像的共有信息同时保留它们的特有信息，且提高了融合图像的细节信息，利于后期做目标检测的研究。
