[发明专利]基于ADC-SCM与低秩矩阵表达的红外与可见光图像融合方法在审
| 申请号： | 201910023168.7 | 申请日： | 2019-01-10 |
| 公开（公告）号： | CN109801250A | 公开（公告）日： | 2019-05-24 |
| 发明（设计）人： | 聂仁灿;侯瑞超;周冬明;刘栋;阮小利;贺康建;李华光 | 申请（专利权）人： | 云南大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50;G06T3/40;G06T7/00;G06T7/194 |
| 代理公司： | 北京科亿知识产权代理事务所(普通合伙) 11350 | 代理人： | 汤东凤 |
| 地址： | 650031 云*** | 国省代码： | 云南;53 |
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| 摘要： | 本发明公开一种基于ADC‑SCM与低秩矩阵表达的红外与可见光图像融合方法，涉及图像处理技术领域。所述融合方法结合自适应双通道脉冲发放皮层(ADC‑SCM)与低秩矩阵(LRR)理论提出一种有效的红外与可见光图像融合算法；首先，将低秩表达与调频(FT)显著性算法相结合对红外源图像进行显著区域检测，从而将源图像中的显著区域与背景区域分离；然后，对所得的两个区域分别进行融合，为了最大程度保留显著特征，选取绝对值最大的融合规则对显著区域进行融合；最后通过NSST逆变换获得融合的背景，将融合的显著区域与背景区域进行叠加获得最终的融合图像。本发明的实验结果表明，本发明算法无论是在主观视觉效果，还是客观评价指标上都优于其他常用图像融合算法。 | ||
| 搜索关键词： | 融合 显著区域 可见光图像 低秩矩阵 背景区域 算法 图像处理技术 图像融合算法 主观视觉效果 客观评价 融合算法 融合图像 显著特征 皮层 红外源 逆变换 双通道 显著性 源图像 自适应 调频 脉冲 低秩 叠加 图像 保留 检测 发放 | ||
【主权项】：
1.基于ADC‑SCM与低秩矩阵表达的红外与可见光图像融合方法，其特征在于：包括以下步骤：1)对红外源图像进行调频(FT)显著性检测获得初始显著性图，再将红外源图进行低秩分解获得低秩矩阵和稀疏矩阵，初始显著图减去低秩矩阵从而获得最终的显著图，对显著图进行二值化处理，分离显著区域与背景区域；2)对于显著区域，采用绝对值最大的方法进行融合；3)对于背景区域，首先采用非下采样剪切波(NSST)对背景进行分解，从而获得高低频系数，低频系数采用总变分模型(TV)进行融合，高频系数采用ADC‑SCM模型来选取以保留图像的细节和纹理信息；4)将上述得到的融合系数进行逆变换得到融合背景区域和显著区域，将融合背景区域和显著区域进行叠加获得最终的融合图像。
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