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基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合
引用本文:王加新,陈升,谢明鸿.基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合[J].激光与光电子学进展,2021,58(22):173-181.
作者姓名:王加新  陈升  谢明鸿
作者单位:昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明650500;珠海格力电器股份有限公司,广东珠海519000
摘    要:针对卷积稀疏编码能够较好地保留图像信息特征的这一特点,提出基于低秩分解和卷积稀疏编码的多源图像融合方法.为了避免图像分块处理对图像结构的影响,将每幅待融合图像进行全局处理.首先,通过低秩分解将图像分解成低秩和稀疏两部分;接着,对稀疏部分进行卷积分解,可以训练得到一组稀疏滤波器字典,再将卷积稀疏编码应用到图像的融合中;然后,对低秩和稀疏成分分别设计不同的融合规则,得到融合低秩成分和融合稀疏成分,最终得到融合图像.最后,为了验证所提方法的融合效果,将所提方法与其他方法进行对比实验.实验结果表明,所提方法在视觉效果和客观评价指标方面均取得良好的效果.

关 键 词:图像处理  图像融合  低秩分解  稀疏表示  卷积稀疏编码

Multi-Source Image Fusion Based on Low-Rank Decomposition and Convolutional Sparse Coding
Wang Jiaxin,Chen Sheng,Xie Minghong.Multi-Source Image Fusion Based on Low-Rank Decomposition and Convolutional Sparse Coding[J].Laser & Optoelectronics Progress,2021,58(22):173-181.
Authors:Wang Jiaxin  Chen Sheng  Xie Minghong
Abstract:
Keywords:
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