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基于稀疏理论与FFST-GIF的多聚焦图像融合算法
基于稀疏理论与FFST-GIF的多聚焦图像融合算法
作者:
圣文顺
孙艳文
张会影
基本信息来源于合作网站,原文需代理用户跳转至来源网站获取
多聚焦图像
图像融合
相对标准差
稀疏表示
引导滤波
快速有限剪切波变换
摘要:
为解决稀疏理论融合后多聚焦图像细节特征模糊、综合效果不佳等问题,提出了一种将稀疏理论与快速有限剪切波变换联合引导滤波(FFST-GIF)相结合的图像融合算法.利用FFST从原始图像中分解出高频和低频子带系数,采用引导滤波的相对标准差算法融合细节信息丰富的高频系数;使用K-SVD方法训练得到完备字典,再结合稀疏理论融合低频系数;通过逆FFST将融合后的高、低频子带系数进行再融合,得到新的融合图像.基于MATLAB,选取哈佛大学数据库中的脑核磁共振图像为样本,采用平均梯度(AG)、空间频率(SF)、互信息(MI)以及边缘保留信息传递因子(QAB/F)4个客观评价指标,将所提出算法与基于非下采样轮廓波变换与脉冲耦合神经网络的多聚焦图像融合算法等3种不同融合算法进行对比,进行了不同变换域融合试验与不同融合算法试验.结果表明,所提出算法在客观综合评价指标与视觉效果方面均取得了突出优势,各评价指标参数都有较大提升,AG、QAB/F最高值分别可达0.0813、0.7935,所提出算法有较好的应用前景.
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内容分析
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文献信息
篇名
基于稀疏理论与FFST-GIF的多聚焦图像融合算法
来源期刊
江苏大学学报(自然科学版)
学科
工学
关键词
多聚焦图像
图像融合
相对标准差
稀疏表示
引导滤波
快速有限剪切波变换
年,卷(期)
2022,(2)
所属期刊栏目
计算机科学与工程
研究方向
页码范围
195-200
页数
6页
分类号
TP391
字数
语种
中文
DOI
10.3969/j.issn.1671-7775.2022.02.011
五维指标
传播情况
被引次数趋势
(/次)
(/年)
引文网络
引文网络
二级参考文献
(0)
共引文献
(0)
参考文献
(0)
节点文献
引证文献
(0)
同被引文献
(0)
二级引证文献
(0)
2022(0)
参考文献(0)
二级参考文献(0)
引证文献(0)
二级引证文献(0)
研究主题发展历程
节点文献
多聚焦图像
图像融合
相对标准差
稀疏表示
引导滤波
快速有限剪切波变换
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
江苏大学学报(自然科学版)
主办单位:
江苏大学
出版周期:
双月刊
ISSN:
1671-7775
CN:
32-1668/N
开本:
大16开
出版地:
江苏省镇江市梦溪园巷30号
邮发代号:
28-83
创刊时间:
1980
语种:
chi
出版文献量(篇)
2980
总下载数(次)
2
总被引数(次)
31026
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