[发明专利]一种基于稀疏字典的光学与红外图像融合方法及系统在审
| 申请号： | 201710198719.4 | 申请日： | 2017-03-29 |
| 公开（公告）号： | CN106981058A | 公开（公告）日： | 2017-07-25 |
| 发明（设计）人： | 邵振峰;蔡家骏 | 申请（专利权）人： | 武汉大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50 |
| 代理公司： | 武汉科皓知识产权代理事务所(特殊普通合伙)42222 | 代理人： | 严彦 |
| 地址： | 430072 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明提供一种基于稀疏字典的光学与红外图像融合方法及系统，包括对训练图像集中的每一幅图像均进行NSCT变换，提取低频部分利用稀疏K‑SVD法得到低频子带的稀疏字典；对待融合图像进行NSCT变换，利用低频子带字典对待融合图像的低频部分进行稀疏表示，对稀疏系数融合后经过字典重构得到融合后的低频系数；引入四阶相关系数，通过比较匹配度算子和阈值大小来选择不同的高频融合策略，得到融合后的高频系数；对融合后的低频系数与高频系数进行NSCT逆变换，得到融合后的图像。本发明中的方法比现有经典融合方法效果更好，可用于可见光与红外图像的融合，以充分提取两者中的信息，达到更好的融合效果。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 稀疏 字典 光学 红外 图像 融合 方法 系统 | ||
【主权项】：
一种基于稀疏字典的光学与红外图像融合方法，其特征在于：包括以下步骤，步骤a，对训练图像集中的每一幅图像均进行NSCT变换，提取低频部分利用稀疏K‑SVD法得到低频子带的稀疏字典，记为低频子带字典D；所述训练图像集为混合了红外图像与可见光图像的图像数据集；步骤b，对待融合图像进行NSCT变换，利用步骤a所得低频子带字典D对待融合图像的低频部分进行稀疏表示，对稀疏系数融合后经过字典重构得到融合后的低频系数；所述待融合图像包括同一幅场景的红外图像以及可见光图像；步骤c，引入四阶相关系数计算邻域内多源图像的高频系数的匹配度，通过比较匹配度算子和阈值大小来选择不同的高频融合策略，得到融合后的高频系数；步骤d，对融合后的低频系数与高频系数进行NSCT逆变换，得到融合后的图像。
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