基于稀疏补算子学习的图像融合方法

尹明战荫伟裴海龙 · 2016

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计算机应用

期刊名称：

吉林大学学报(工学版) 2016 年 06 期

摘要：

为获得高质量融合图像,本文运用稀疏补分解理论,提出了一种新的多聚焦图像融合方法。首先给出了正则化约束下的稀疏补分解算子学习模型,并从相似样本数据训练出分解算子;再利用分解算子从待融合图像中提取稀疏特征,经取大融合规则获得融合系数;最后通过极小化全变差问题重建融合图像。实验结果表明,本文方法优于稀疏综合表示的图像融合算法:在互信息指标上,最大增益为0.65;在Q_(ABF)指标上,最大增益为0.1。