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题名多分辨率分析耦合近似稀疏表示的图像融合算法
被引量:1
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作者
夏文栋
陈德礼
任江涛
刘远峰
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机构
广东工业大学计算机学院
中山大学信息科学与技术学院
广东暨通信息发展有限公司
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出处
《科学技术与工程》
北大核心
2017年第33期297-303,共7页
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基金
国家自然科学基金(61272498)
广东省科技厅2014年度省前沿与关键技术创新专项(2014B010117002)
广东省中国科学院全面战略合作专项(2013B091500060)资助
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文摘
为了更好地处理图像高维特征奇异性,并兼顾融合图像目标特征与平均强度信息,提出了一种多分辨率分析与近似稀疏表示的图像融合算法。首先,对源图像进行对尺度分析,分别得到图像的高频和低频信息;然后,设计了近似稀疏表示(sparse representation,SR),通过近似SR系数来表示图像高频信息和低频信息;并利用绝对最大选择技术对近似SR稀疏转换,得到低频子带的近似系数和高频子带的细节系数,以达到用最少的系数来逼近奇异曲线。其次,构建了决策映射,对相同子带上的各SR系数的活性度和匹配度进行决策分析,输出决策值,通过决策值对图像进行匹配融合。最后,通过多尺度逆变换得到最终的融合图像。仿真实验表明:与当前图像融合算法相比,获得的融合图像具有更好的视觉效果,能有效图像突出目标信息,得到的图像具有更高的平均梯度和边缘评价因子;既突出了目标特征又保留平均强度信息,同时降低噪声影响。
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关键词
图像融合
多分辨率分析
近似系数表示
最大选择技术
决策映射
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Keywords
image fusionmulti
resolution analysis
approximate coefficient represent ation
maximum selection technique
decision map
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分类号
TP391.41
[自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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