基于多尺度字典的红外与微光图像融合

• 作者: 刘存超 徐国明 薛模根 袁宏武
• 来源期刊: 红外技术
• 学科: 工学
• 关键词: 图像融合 稀疏表示 多尺度字典 四叉树 K-SVD算法 最优化函数
• 年，卷（期）: 2013,（11）
• 所属期刊栏目: 图像处理与仿真
• 页码范围: 696-701
• 页数: 6页
• 分类号: TP911.73
• 字数: 3163字
• 语种: 中文

摘要

基于人类视觉系统及信号的过完备稀疏表示理论，提出了一种基于多尺度字典的红外与微光图像融合方法。首先把输入的红外与微光图像按照高斯金字塔模型分解，用 DCT 字典作为初始字典按照四叉树的结构进行分解，对于各尺度的字典按照 K-SVD 算法独立训练更新，构造出多尺度学习字典。其次在该字典下利用改进的OMP算法得到输入源图像各自的稀疏系数，然后按照最优化融合图像与输入源图像的欧氏距离、融合图像方差的准则，建立一个融合图像稀疏系数的最优化函数，最后通过求解该函数的l1范数得到融合图像。实验结果表明：该算法的融合效果优于小波变换法、Laplacian塔型方法以及PCA方法等传统融合方法。

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	袁宏武	陆军军官学院光电技术与系统实验室	5	23	3.0	4.0
2	徐国明	陆军军官学院光电技术与系统实验室	6	18	3.0	4.0
3	薛模根	陆军军官学院光电技术与系统实验室	13	76	6.0	8.0
4	刘存超	陆军军官学院光电技术与系统实验室	4	27	3.0	4.0