基于CSR-MCA的图像融合方法

来源 :智能计算机与应用 | 被引量 : 5次 | 上传用户：kkufo

【摘要】

：

为了解决图像融合过程中图像信息重影失真的缺点,提出了基于卷积稀疏表示(convolutional sparse representation,CSR)和形态成分分析(morphological component analysis,M CA)的图像融合方法。利用卷积稀疏表示的优越性对形态成分分析模型进行改进,形成CSR-MCA的新型模型,可以同时实现源图像的多组件和全局稀疏表示。使用预学习的CSR

【作者】

：

李鑫翔张龙波王雷周晓宇

【机构】

：

山东理工大学计算机科学与技术学院

【出处】

：

智能计算机与应用

【发表日期】

：

2019年06期

【关键词】

：

图像融合稀疏表示卷积稀疏表示形态成分分析 image fusionsparse representationconvolution sparse repr

【基金项目】

：

国家自然科学基金(61502282),山东省自然科学基金(ZR2015FQ005),山东省高等学校科技计划项目(J18KA362)

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