热红外与可见光图像融合算法研究

TP391.4; 融合热红外与可见光图像能够达到信息的互补,弥补单一模态在某些条件下的不足,因此具有较高的研究和应用价值.采用了一种基于稀疏表示模型的热红外与可见光图像融合算法.首先,根据一定量图像样本学习出较为完备的字典.其次,对于给定的两模态图像对,通过稀疏表示模型在学习出的字典上分别对其进行稀疏表示.同时,为了提高鲁棒性,使用了拉普拉斯约束对表示系数进行正则化.然后,根据融合算法对两模态图像进行有效融合.最后,在公共的图像以及收集的图像上进行了实验,实验结果表明,该算法能够有效地融合两模态图像的信息....

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Bibliographic Details
Published in计算机科学与探索 Vol. 10; no. 3; pp. 407 - 413
Main Authors 李海超, 李成龙, 汤进, 罗斌
Format Journal Article
LanguageChinese
Published 安徽大学计算机科学与技术学院,合肥,230601%安徽大学计算机科学与技术学院,合肥230601 2016
安徽省工业图像处理与分析重点实验室,合肥230039
Subjects
multi-modal fusion
Laplacian regularization
拉普拉斯正则化
多模态融合
稀疏表示
sparse representation
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ISSN1673-9418
DOI10.3778/j.issn.1673-9418.1506032

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Summary:TP391.4; 融合热红外与可见光图像能够达到信息的互补,弥补单一模态在某些条件下的不足,因此具有较高的研究和应用价值.采用了一种基于稀疏表示模型的热红外与可见光图像融合算法.首先,根据一定量图像样本学习出较为完备的字典.其次,对于给定的两模态图像对,通过稀疏表示模型在学习出的字典上分别对其进行稀疏表示.同时,为了提高鲁棒性,使用了拉普拉斯约束对表示系数进行正则化.然后,根据融合算法对两模态图像进行有效融合.最后,在公共的图像以及收集的图像上进行了实验,实验结果表明,该算法能够有效地融合两模态图像的信息.
ISSN:1673-9418
DOI:10.3778/j.issn.1673-9418.1506032