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基于判别字典学习与形态成分分解的多源图像融合
引用本文:王一棠,张亚飞,李华锋. 基于判别字典学习与形态成分分解的多源图像融合[J]. 光学技术, 2019, 45(1): 63-69
作者姓名:王一棠  张亚飞  李华锋
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;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明,650500;昆明理工大学信息工程与自动化学院,云南昆明,650500
基金项目:国家自然科学基金;国家自然科学基金
摘    要:提出了一种基于形态成分分析的多源图像融合方法。为了将源图像中不同形态结构的卡通-纹理成分分离,把图像的分解问题转化为图像的分类问题,设计了卡通纹理判别字典学习模型。考虑到图像分解不仅与字典有关,还与分解的策略有关,设计了一种新的图像分解模型。在模型中,将纹理成分看成叠加在源图像卡通成分上的噪声,引入非局部均值相似性的一致性正则项,来约束稀疏编码系数的解空间。根据对应成分的编码系数l1范数值最大来选取融合图像的编码系数。实验结果表明,无论是在视觉效果还是在客观指标上,方法都具有更好的融合性能。

关 键 词:图像融合  图像分解  字典学习  形态成分分解  稀疏表示

Multi-source image fusion based on discriminative dictionary learning and morphological component decomposition
Abstract:
Keywords:
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