基于SML特征检测的RPCA域多聚焦图像融合

• 作者: 常霞 杨明伟 黄永东
• 来源期刊: 计算机工程与应用
• 学科: 工学
• 关键词: 多聚焦图像融合 RPCA分解 区域检测 区域生长法
• 年，卷（期）: 2017,（22）
• 所属期刊栏目: 图形图像处理
• 页码范围: 157-162,257
• 页数: 7页
• 分类号: TP391
• 字数: 5315字
• 语种: 中文
• DOI: 10.3778/j.issn.1002-8331.1605-0214

摘要

针对多聚焦图像融合中难以有效检测聚焦点的问题,提出了一种基于鲁棒主成分分析(RPCA)和区域检测的多聚焦图像融合方法.将RPCA理论运用到多聚焦图像融合中,把源图像分解为稀疏图像和低秩图像;对稀疏矩阵采用区域检测的方法得到源图像的聚焦判决图;对聚焦判决图进行三方向一致性和区域生长法处理得到最终决策图;根据最终决策图对源图像进行融合.实验结果表明,在主观评价方面,所提出的方法在对比度、纹理清晰度、亮度等几方面都有显著的提高;在客观评价方面,用标准差、平均梯度、空间频率和互信息四项评价指标说明了该方法的有效性.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	黄永东	北方民族大学数学与信息科学学院	35	142	5.0	11.0
2	常霞	北方民族大学数学与信息科学学院	16	133	7.0	11.0
3	杨明伟	北方民族大学计算机科学与工程学院	1	1	1.0	1.0