自适应字典学习的多聚焦图像融合
基于人类视觉系统及信号的过完备稀疏表示理论,提出一种新的多聚焦图像融合算法.首先从待融合图像中随机取块构成训练样本集,经迭代运算获取过完备字典;然后由正交匹配追踪算法完成图像块的稀疏分解;再按分解系数的显著性选择融合系数并完成图像块的重构;重构块经重新排列并取平均后获得最后的融合图像.实验结果表明:该算法继承了目前较为优秀的多尺度几何分析方法的融合效果;在噪声存在的情况下,该算法表现出较好的噪声抑制能力,随噪声方差的升高,融合图像的主观质量及客观评价指标均要好于传统方法.
图像融合、多聚焦图像、稀疏表示、正交匹配追踪
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TN911.73
国家自然科学基金项目61105066,61003196;中央高校基本科研业务费专项资金K50510040007
2012-12-17(万方平台首次上网日期,不代表论文的发表时间)
共6页
1144-1149