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摘要:
考虑到红外与可见光图像序列间的高度相关性,本文提出了基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法.首先,利用低秩稀疏表示理论分别将红外图像序列与可见光图像序列进行背景与目标分离,获取低秩分量与稀疏分量.其次,利用Laplace金字塔融合方法将每帧红外与可见光图像的低秩分量进行融合.再次,采用最大值选择规则将每帧红外与可见光图像的稀疏分量进行融合.最后,融合低秩分量与融合稀疏分量相加获得最终融合图像.本文算法在Nato-camp与Bristol Eden Project数据集上进行了性能验证.主观视觉分析与客观评价指标表明本文算法比传统的融合算法具有更优越的性能.
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文献信息
篇名 基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法
来源期刊 西安理工大学学报 学科 工学
关键词 低秩稀疏表示 Laplace金字塔 最大值选择规则 红外与可见光图像序列融合
年,卷(期) 2019,(3) 所属期刊栏目
研究方向 页码范围 276-283
页数 8页 分类号 TP391.41
字数 7183字 语种 中文
DOI 10.19322/j.cnki.issn.1006-4710.2019.03.002
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研究主题发展历程
节点文献
低秩稀疏表示
Laplace金字塔
最大值选择规则
红外与可见光图像序列融合
研究起点
研究来源
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引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
西安理工大学学报
季刊
1006-4710
61-1294/N
大16开
西安市金花南路5号
1978
chi
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