介绍了传统的拉普拉斯变换存在的缺点以及改进的拉普拉斯变换的基本原理和重构方法，分析了新的重构算法能够在重构时抑制噪声的特点。提出了在图像融合过程中会引入噪声的问题，并通过实验分析了图像融合过程中引入的噪声情况。使用新的重构算法能够在图像重构过程中，而不是在系数处理过程中，有效抑制融合噪声。

基于改进的拉普拉斯金字塔变换的图像融合方法

介绍了传统的拉普拉斯变换存在的缺点以及改进的拉普拉斯变换的基本原理和重构方法,分析了新的重构算法能够在重构时抑制噪声的特点。提出了在图像融合过程中会引入噪声的问题,并通过实验分析了图像融合过程中引入的噪声情况。使用新的重构算法能够在图像重构过程中,而不是在系数处理过程中,有效抑制融合噪声。给出了基于改进的拉普拉斯变换方法进行图像融合的基本架构,并对变换系数的设置与融合过程的处理进行了详细的介绍。仿真实验的主客观性能比较表明,基于改进的拉普拉斯变换的图像融合方法比其它几种基于金字塔变换的融合效果要

提出一种抗噪声多聚焦图像融合方法. 首先, 采用改进拉普拉斯金字塔(LP) 变换构造图像的塔形数据结构,每层数据经脉冲耦合神经网络(PCNN) 迭代运算生成相应的点火次数矩阵; 然后, 以此为依据经判决算子完成数据融合; 最后, 采用伪逆重构算法生成融合图像. 实验结果表明, 所提出的方法具有抗加性噪声及JPEG 压缩系统噪声的能力, 融合图像的客观评价指标较高, 且能有效减弱原LP 算法融合图像边缘的“Gibss”伪影现象.