利用结构化和一致性约束的稀疏表示模型进行红外和可见光图像融合

红外和可见光图像融合作为图像融合技术中一个重要组成部分,被广泛应用于军事、工业和生活领域。它能够集成两种模态图像的互补信息,融合成一幅信息丰富、质量较好的图像,不仅能够突出目标信息,还能够保持源有图像的纹理信息和一些显著性的细节。本文提出一种新的红外和可见光图像融合方法,在鲁棒稀疏表示模型的基础上增加了结构化稀疏约束,同时结合了图像区域特征相似的一致性约束项,克服现有一些方法所存在的局部模糊和纹理细节丢失等问题,提高了图像融合的精度。本文主要构建了结构化稀疏表示与一致性约束模型,将其应用到红外和可见光图像融合中并进行了求解,将源图像分解为背景信息和显著性信息,再对背景和显著性信息分别设计融合规则,最后利用字典进行重构,获得红外和可见光融合后的图像。实验结果表明,本文提出的融合算法优于现有的一些多聚焦图像融合算法。