6通道MSVD构造及其在多聚焦图像融合中的应用

• 作者: 刘斌 刘维杰 魏艳萍
• 来源期刊: 系统工程与电子技术
• 学科: 地球科学
• 关键词: 图像融合 矩阵奇异值分解 多尺度分析 多聚焦图像
• 年，卷（期）: 2015,（9）
• 所属期刊栏目: 软件、算法与仿真
• 页码范围: 2191-2197
• 页数: 7页
• 分类号: N911.73
• 字数: 5974字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1001-506X.2015.09.35

摘要

针对经典的奇异值分解(singular value decomposition,SVD)在图像处理中的不足,提出了一种6通道多尺度奇异值分解(multi-scale SVD,MSVD)的构造方法,并将其应用于多聚焦图像融合中.首先,在经典SVD的基础上,利用矩阵分块的方法,给出了一种6通道MSVD的构造方法.其次,对参加融合的多聚焦图像进行6通道MSVD分解,得到高层低频和各层5个方向的高频,对分解的低频子图像采用取平均、高频子图像采用区域能量取大的融合规则进行融合,并进行MSVD逆变换得到融合结果图像.最后,对融合结果图像进行主观分析和客观评价.实验结果表明该方法有好的视觉效果,融合结果图像有较高的清晰度和较丰富的边缘细节信息,且没有方块效应.从客观指标看,该方法有较高的清晰度和空间频率,其清晰度和空间频率比基于离散小波变换、基于提升小波变换、基于曲波变换和基于轮廓波变换的融合方法都高.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	刘斌	湖北大学计算机与信息工程学院	55	371	11.0	16.0
2	刘维杰	武汉大学计算机学院	14	62	6.0	7.0
3	魏艳萍	湖北大学计算机与信息工程学院	2	20	1.0	2.0