基于改进的非负矩阵与模糊理论的图像融合

摘要

提出一种改进的非负矩阵与模糊理论相结合的图像融合方法,并给出了一种新的代价函数.该方法利用模糊理论将源图像化分为背景区域和目标区域,对源图像进行非负矩阵分解得到特征基图像,实现背景区域的融合,再将提取的目标区域特征与特征基图像融合得到最终融合图像.该方法很好地解决了非负矩阵分解过程迭代时可能出现迭代分母为零的情况,而且迭代过程的收敛更快,得到的最终的融合图像效果更好.仿真实验结果表明了该方法的有效性.