[发明专利]基于稀疏字典学习和剪切波的图像融合方法在审
| 申请号： | 201810998219.3 | 申请日： | 2018-08-29 |
| 公开（公告）号： | CN109191416A | 公开（公告）日： | 2019-01-11 |
| 发明（设计）人： | 陈堃;曹长庆;吴晓鹏;冯喆珺;曾晓东;呼夏苗;王婷 | 申请（专利权）人： | 西安电子科技大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T7/42 |
| 代理公司： | 北京慕达星云知识产权代理事务所(特殊普通合伙) 11465 | 代理人： | 李冉 |
| 地址： | 710000 陕*** | 国省代码： | 陕西;61 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于稀疏字典学习和剪切波的图像融合方法，基于稀疏字典学习和剪切波的图像融合方法，包括如下步骤：步骤1，对已经配准好的两幅源图像进行剪切波变换，以获得对应的低频子带系数和高频子带系数，步骤2：对低频子带系数进行稀疏字典学习，并进行融合得到低频融合系数；步骤3，对高频子带系数采用同一尺度下方向子带绝对值和取最大值的方法进行融合，得到高频融合系数；步骤4，对所述低频融合系数和高频融合系数进行剪切波逆变换，得到融合图像。本发明可以将图像分解为更多的方向子带，为后续图像融合处理提供更多方向子带信息，能够准确捕获图像中的边缘信息，最终提高了图像融合质量。 | ||
| 搜索关键词： | 剪切波 图像融合 字典学习 稀疏 融合 低频子带系数 高频融合系数 高频子带系数 多方向子带 边缘信息 捕获图像 方向子带 后续图像 融合处理 融合图像 图像分解 逆变换 系数和 下方向 源图像 配准 子带 尺度 | ||
【主权项】：
1.一种基于稀疏字典学习和剪切波的图像融合方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1，对已经配准好的两幅源图像{IA,IB}进行剪切波变换，以获得对应的低频子带系数{LA,LB}和高频子带系数{HA,HB}，图像大小为M×N；步骤2：对低频子带系数进行稀疏字典学习，并进行融合得到低频融合系数LF；步骤3，对高频子带系数采用同一尺度下方向子带绝对值和取最大值的方法进行融合，得到高频融合系数HF；步骤4，对所述低频融合系数LF和高频融合系数HF进行剪切波逆变换，得到融合图像。
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