动态WNMF及在图像融合中的应用研究

• 作者: 刘少鹏 宋勇 郝群
• 来源期刊: 传感技术学报
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 特征提取 动态加权非负矩阵分解 突变度
• 年，卷（期）: 2010,（9）
• 页码范围: 1266-1271
• 分类号: TP391
• 字数: 4317字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1004-1699.2010.09.012

摘要

标准非负矩阵分解图像融合算法全局特征提取能力有限,造成融合图像的对比度不高,视觉效果不好,针对这一问题,对加权非负矩阵分解算法进行了深入研究,提出了动态加权非负矩阵分解思想并将之应用于红外与可见光图像融合.动态加权非负矩阵分解算法首先通过加权系数的设计指定重要特征,并在迭代过程中根据各区域相对重要程度的变化对加权系数进行动态调整,与标准非负矩阵分解算法相比较,动态加权非负矩阵分解算法全局特征提取能力得到了显著提升.对比实验表明,相对于目前常见标准非负矩阵分解图像融合算法,采用区域突变度作为目标函数的动态加权非负矩阵分解算法平均梯度提高了36%以上,标准差提高了17%以上.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	郝群	北京理工大学光电学院	90	760	14.0	24.0
2	宋勇	北京理工大学光电学院	29	254	6.0	15.0
3	刘少鹏	北京理工大学光电学院	5	21	3.0	4.0