卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合

摘要：

稀疏表示的分块处理破环了图像的连续性,导致多聚焦融合图像的清晰测度信息严重丢失.针对上述问题,提出了卷积稀疏表示和邻域特征结合的多聚焦图像融合算法.该算法将非下采样轮廓波变换(NSCT)域低频子图通过高斯滤波分解成基础层和细节层,然后选用交替方向乘子算法(ADMM)求解稀疏系数,完成细节层特征响应系数的融合.同时,根据聚焦程度测量函数设计了合理的邻域特征,完成了NSCT域高频子图的融合.实验结果表明:该算法边缘信息传递因子(QAB/F)指标略低于对比算法,但空间频率(SF)、平均梯度(AG)、清晰度(SP)以及视觉信息保真度(VIFF)指标相比于对比算法分别提高了约16.31％、41.87％、19.2％以及12.07％,有效地提取了源图像更深层次的清晰测度信息,克服了稀疏表示的块效应缺陷.

关键词：图像融合、NSCT变换、卷积稀疏表示、邻域特征

所属期刊栏目：30

分类号：TP751.1(遥感技术)

资助基金：国家自然科学基金61761025

在线出版日期：2019-07-09（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共9页

页码：442-450