基于显著性系数的图像合并与平移用于组合图像预测分析

图像中物体的平移以及在适当平移后合并多幅图像，正被应用于若干需要发展复杂感知能力的工程与科学领域。本文提出了一种方法，可用于精密工程和生物应用，其中需要对具有不同显著性的各现象所构成的组合现象进行更精确的预测。尽管在此过程中原始像素的初始属性会丢失，但利用频域技术仍可实现高质量的目标像素精确合并。本文介绍了一种技术，用于平移和合并具有不同显著性的多幅图像。我们引入了一种名为“显著性系数”（prominence coefficient）的系数，它能够根据合并过程的需求使部分图像透明并突出其余图像，这可作为一种简单而有效的技术，用于实现一组图像的重叠视图。