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基于低秩稀疏分解和PCNN的图像融合方法

摘要

本发明提出了一种基于图像低秩与稀疏成分分解和PCNN相结合的图像融合方法。首先在低秩分解的基础上,结合稀疏表示,通过不同的字典,对不同成分进行稀疏表达得到对应成分的编码系数。然后在融合过程中,采用一种“绝对值”取大的策略对低秩成分进行融合,以保留源图像的亮度信息;对于稀疏成分,不同于传统的融合策略,本发明采用梯度特征激励PCNN的方法进行融合,能更大程度保留更多的源图像边缘细节信息。最后,将低秩融合部分和稀疏部分相加,便得到最终的融合结果。针对不同类型的图像,本发明提出的方法无论在视觉效果还是客观指标上,都具有更好的性能。

著录项

  • 公开/公告号CN109410157A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2019-03-01

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 昆明理工大学;

    申请/专利号CN201810629338.1

  • 申请日2018-06-19

  • 分类号

  • 代理机构

  • 代理人

  • 地址 650093 云南省昆明市五华区学府路253号

  • 入库时间 2024-02-19 08:16:02

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2019-03-26

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06T5/50 申请日:20180619

    实质审查的生效

  • 2019-03-01

    公开

    公开

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