NSST域下SPCNN与SR结合的多源图像融合

• 作者: 宣兆成 张丽霞 曾广平
• 来源期刊: 计算机工程与科学
• 学科: 工学
• 关键词: 自适应参数SPCNN 稀疏表示 NSST 图像融合
• 年，卷（期）: 2020,（11）
• 所属期刊栏目: 图形与图
• 页码范围: 2042-2049
• 页数: 8页
• 分类号: TP391.41
• 语种: 中文
• DOI: 10.3969/j.issn.1007-130X.2020.11.017

摘要

为了凸显不同源图像的不同特征,提出了基于图像特征的参数自动设定的SPCNN模型.结合稀疏表示,提出了一种适合多源图像融合的方法.首先源图像经NSST变换分解为高频系数和低频系数.对高频系数利用图像固有特征自动设置参数的SPCNN模型实现点火,并依据点火总次数和加权融合规则完成融合.对低频系数采用稀疏表示实现融合.最后,通过逆NSST变换重构图像.实验结果表明,本文所提融合方法优于其他5种经典方法,融合图像符合人眼视觉感知系统,结构清晰,细节明显.