[发明专利]基于判别字典学习和形态成分分解的多源图像融合方法有效
| 申请号： | 201810546687.7 | 申请日： | 2018-05-31 |
| 公开（公告）号： | CN108985320B | 公开（公告）日： | 2021-11-23 |
| 发明（设计）人： | 李华锋;严双林;王一棠;余正涛;王红斌 | 申请（专利权）人： | 昆明理工大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 650093 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： |
本发明提出了一种基于判别字典学习和形态成分分解的多源图像融合方法。为能将源图像中不同形态结构的卡通‑纹理成分分离，我们把图像的分解问题转化为图像的分类问题，并设计了卡通纹理判别字典学习模型。考虑到图像分解不仅与字典有关，还与分解的策略有关的事实，设计了一种新的图像分解模型。在该模型中，纹理成分看成是叠加在源图像卡通成分上的噪声，并引入非局部均值相似性的一致性正则项，来约束稀疏编码系数的解空间。最后，根据对应成分的编码系数l |
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| 搜索关键词： | 基于 判别 字典 学习 形态 成分 分解 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.基于判别字典学习和形态成分分解的多源图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：(1)首先采集训练样本数据并分解得到卡通训练数据和纹理训练数据；(2)通过K‑SVD算法分别对卡通训练数据和纹理训练数据学习得到初始卡通字典和初始纹理字典；(3)采用辨别字典学习模型训练初始卡通字典和初始纹理字典得到卡通字典Dc和纹理字典Dt；(4)基于卡通字典Dc和纹理字典Dt形成图像分解模型，利用图像分解模型将待融合的图像分别进行分解得到对应的卡通部分和纹理部分，再进行融合。
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