【摘 要】
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图像的稀疏系数能够强有力地描述图像数据的表征信息,因此许多学者把注意力集中于选用稀疏编码理论来高效地构建融合图像。为了提升融合图像的质量,本文围绕基于稀疏编码的图
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图像的稀疏系数能够强有力地描述图像数据的表征信息,因此许多学者把注意力集中于选用稀疏编码理论来高效地构建融合图像。为了提升融合图像的质量,本文围绕基于稀疏编码的图像融合技术展开研究。本文首先阐述了融合技术的背景、现状以及方法等,并针对现有方法存在的缺陷进行了深入研究,提出了相应的改善方案,主要创新性工作如下:(1)针对NSCT域低频子带系数不具备高稀疏度和空域上稀疏表示容易产生大量方块的问题,本课题将非下采样轮廓波变换(NSCT)、稀疏表示(SR)以及脉冲耦合神经网络(PCNN)模型三者结合,设计了基于NSCT-SR-PCNN的图像融合算法。其中,低频子带融合根据K-SVD的冗余字典选用正交匹配追踪(OMP)求解低频子带系数,同时根据范数值设计了 3种融合规则和3种融合均值矩阵。高频子带融合根据PCNN模型特性,设计了以空间频率为输入,拉普拉斯能量、可见度以及标准差分别为链接强度值来获取点火图,同时设计了加权函数来获取新点火图。(2)针对稀疏表示模型“滑窗”技术扰乱图像数据相关性的问题,本课题采用卷积稀疏表示模型替换稀疏表示模型将整个低频子图进行建模,提出了基于NSCT-CSR-PCNN的图像融合算法。同时,为了提高NSCT-CSR-PCNN图像融合算法的适用性,分别设计了适用于多模态和非多模态2种图像类型的融合策略。
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