隐低秩结合低秩表示的多聚焦图像融合

• 作者: 李振东 钟勇 陈蔓
• 来源期刊: 吉林大学学报（工学版）
• 学科: 工学
• 关键词: 计算机应用 图像融合 多聚焦 隐低秩表示 字典学习 低秩表示
• 年，卷（期）: 2020,（1）
• 所属期刊栏目: 计算机科学与技术
• 页码范围: 297-305
• 页数: 9页
• 分类号: TP399
• 语种: 中文
• DOI: 10.13229/j.cnki.jdxbgxb20180805

摘要

为使多聚焦图像的融合结果能保持全局性、保留局部的细节且对未配准源图像具有鲁棒性,提出了一种隐低秩表示结合低秩表示的多聚焦图像融合算法.该算法通过对源图像进行隐低秩表示,得到图像的低秩(全局)部分和显著(细节)部分,然后对低秩部分和显著部分分别使用滑动窗口技术分块,并将分块使用4个方向的Sobel算子进行分类学习子字典,将子字典合成完整字典后进行低秩表示,接着对低秩部分和显著部分的低秩系数分别进行融合,融合过程中引入导向滤波增强空间连续性,最后将融合的低秩系数分别乘以字典得到融合后的低秩部分和显著部分,两者相加则得到最终的融合图像.为验证算法的有效性,实验过程中选取3组数据,包括2组完全配准的多聚焦图像以及1组未完全配准的多聚焦图像,分析融合结果与源图像的残差,并使用4个融合质量评价指标进行量化分析.实验结果表明,该算法在主观视觉效果和客观质量评价分析方面都优于当前主流的多聚焦图像融合算法.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	钟勇	中国科学院成都计算机应用研究所	96	776	17.0	24.0
2	李振东	中国科学院成都计算机应用研究所	14	32	4.0	5.0
3	陈蔓	中国科学院成都计算机应用研究所	8	5	1.0	2.0