一种基于稀疏表示和循环引导滤波的图像融合方法.pdf
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一种基于稀疏表示和循环引导滤波的图像融合方法.pdf
一种基于稀疏表示和循环引导滤波的图像融合方法,属于图像处理领域。本发明将源图像分解为平滑图像和细节图像,然后分别采用稀疏表示和循环引导滤波融合平滑图像和细节图像,最后将融合后的平滑图像和细节图像相加得到融合图像。稀疏表示对低秩的平滑数据具有较好的融合效果,而循环引导滤波可以保留细节数据的边缘和轮廓,突出细节图像的有效数据,使得本发明与传统的融合方法相比,融合效果明显,图像评价参数更高。
基于多尺度滤波和稀疏表示的图像融合方法研究的中期报告.docx
基于多尺度滤波和稀疏表示的图像融合方法研究的中期报告一、前言图像融合是一种将多幅图像信息整合成一幅图像的方法。它在很多领域中都有广泛的应用,比如军事侦察、医学影像、天文学等等。本文的研究目的是基于多尺度滤波和稀疏表示的图像融合方法,旨在实现各种类型图像的高质量融合,并逐步改善传统融合方法的不足之处。二、研究背景在传统的图像融合方法中,常用的是像素级融合和变换域融合,但这两种方法都存在一些问题。像素级融合只是简单的将两幅图像的对应像素值进行加权平均,它不能提取图像中的信息,无法反映出图像的特征。变换域融合通
基于多形态稀疏表示的图像融合方法.pdf
本发明公开了一种基于多形态稀疏表示的图像融合方法,其实施步骤如下:(1)利用基于频率调谐的显著性检测方法(Frequency-tunedSalientRegionDetection,FT)提取红外图像的边缘成分,并采用Curvelet基对所得红外图像边缘成分进行稀疏表示。(2)由离散小波变换(DiscreteWaveletTransform,DWT)、离散余弦变换(DiscreteCosineTransform,DCT)构成多形态稀疏基,并利用其对可见光图像进行稀疏表示,得到图像光滑成分和纹
基于潜在低秩表示嵌套滚动引导图像滤波的图像融合方法.pdf
本发明涉及一种基于潜在低秩表示嵌套滚动引导图像滤波的图像融合方法,其利用潜在低秩表示将待融合的红外图像和可见光图像分别进行分解,得到对应的低秩子层和显著性子层;再分别对两个低秩子层进行多尺度分解,提取细节层,加权合并后得到增强图层;利用基于改进的视觉显著映射的加权引导图像滤波算法对两个低秩子层进行融合,得到低秩子层融合图像;利用基于金字塔分解的区域能量特征自适应加权融合方法对显著性子层进行融合,得到显著性子层融合图像;增强图层、低秩子层融合图像和显著性子层融合图像相加重构后得到最终的融合图像。本发明能够保
基于卷积稀疏表示的多模态图像融合方法.pdf
本发明涉及一种基于卷积稀疏表示的多模态图像融合方法,首先,利用稀疏优化函数将源图像进行两尺度分解得到高频分量和低频分量;然后,将两尺度分解得到的高频和低频分量,根据多模态图像特点采用不同的融合策略,高频分量利用卷积稀疏表示对稀疏系数取最小值的融合策略,低频分量利用取平均的融合策略得到融合后图像的低频分量;最后将得到的融合后图像的高频分量和低频分量相加得到融合图像。相对其他三种融合方法,不论在主观视觉和客观评价指标上还是在计算效率上,本发明方法可以更好保留源图像的细节等纹理信息。