[发明专利]一种基于增强学习的多源图像融合方法有效
| 申请号： | 201810090379.8 | 申请日： | 2018-01-30 |
| 公开（公告）号： | CN108447041B | 公开（公告）日： | 2020-12-15 |
| 发明（设计）人： | 吴国强;包文龙;尹中义;黄坤;李晓明;赵甲 | 申请（专利权）人： | 中国航天电子技术研究院 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 皋吉甫 |
| 地址： | 100094*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明涉及图像处理领域，具体涉及一种基于增强学习的多源图像融合方法。所述方法对多源图像进行分解得到高频系数信号和低频系数信号，对所述高频系数信号和所述低频系数信号进行加权重构得到融合图像；所述方法采用增强学习中的Q学习算法对高频系数信号和低频系数信号的权重进行训练，取使融合评价准则最优时的权重进行加权融合得到融合系数信号，针对所述融合系数信号重构得到融合图像。以Q学习算法为基础，对多源图像分解的高频系数信号和低频系数信号的权重进行训练，提高了权重估计的可靠性和准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 增强 学习 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于增强学习的多源图像融合方法，所述方法对多源图像进行分解得到高频系数信号和低频系数信号，对所述高频系数信号和所述低频系数信号进行加权重构得到融合图像；其特征在于：所述方法采用增强学习中的Q学习算法对高频系数信号和低频系数信号的权重进行训练，取使融合评价准则最优时的权重进行加权融合得到融合系数信号，针对所述融合系数信号重构得到融合图像。
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