【摘 要】
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图像融合就是利用当下最先进的数学方法,把不同设备对同一场景采集到的图像信息输入到计算机中进行计算,得到的融合图像就包含了全部场景信息。该技术可以为实验人员提供准确、全面的场景信息。本文从实际需求出发,根据红外和可见光图像和医学图像的特征,对其融合算法进行研究。在诸多融合方法中,非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）因其非负性、稀疏性、维数约减和良
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图像融合就是利用当下最先进的数学方法,把不同设备对同一场景采集到的图像信息输入到计算机中进行计算,得到的融合图像就包含了全部场景信息。该技术可以为实验人员提供准确、全面的场景信息。本文从实际需求出发,根据红外和可见光图像和医学图像的特征,对其融合算法进行研究。在诸多融合方法中,非负矩阵分解（Non-negative Matrix Factorization,NMF）因其非负性、稀疏性、维数约减和良好的可解释性成为了一项研究热点。本文对非负矩阵分解进行深入的分析与研究,提出了面向图像融合的非负矩阵分解加权及正则化策略方案。下面对本文的工作和创新点简单介绍:（1）介绍了与本文相关的研究背景和当下的研究现状,对现有的图像融合方法进行分类并介绍了常用的方法及评价指标;分析了非负矩阵分解算法及其加权方法,即利用视觉显著图在计算过程中对显著区域赋予较高的权值。本文就是在非负矩阵分解加权（Weighted Non-negative Matrix Factorization,WNMF）的基础上提出了两种正则化策略。（2）在红外和可见光图像融合的框架下,针对WNMF中融合图像亮度分配不均匀的问题,本文根据WNMF的数学形式,提出了基于WNMF和亮度能量约束的融合算法,它采用添加WNMF中的融合图像的二范数作为亮度能量约束函数让整体趋于最小化的方案。该算法利用视觉显著图加权保留原始图像中显著特征和细节信息,利用亮度能量约束函数保留空间上的远近关系,实现整体亮度均匀。通过对比实验和退化实验证明了非负矩阵分解加权和亮度能量约束函数的可行性和有效性。（3）在医学图像融合的框架下,针对加权非负矩阵分解中结构信息不全面,又考虑到结构相似指标在图像处理中的优势,本文提出了基于WNMF和结构相似度的融合算法,它将结构相似的融合方法简化为数学形式,并进行优化求解得出更新规则。该算法利用WNMF实现维数约减、降低计算复杂度和凸显显著区域,计算图像的结构相似度可以保留原始的结构信息。通过对参数分析、在图像数据集上实验以及相关的退化实验,证明本文提出的正则化策略是有效的。
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