NSST域下SPCNN与SR结合的多源图像融合

摘要：

为了凸显不同源图像的不同特征,提出了基于图像特征的参数自动设定的SPCNN模型.结合稀疏表示,提出了一种适合多源图像融合的方法.首先源图像经NSST变换分解为高频系数和低频系数.对高频系数利用图像固有特征自动设置参数的SPCNN模型实现点火,并依据点火总次数和加权融合规则完成融合.对低频系数采用稀疏表示实现融合.最后,通过逆NSST变换重构图像.实验结果表明,本文所提融合方法优于其他5种经典方法,融合图像符合人眼视觉感知系统,结构清晰,细节明显.

关键词：自适应参数SPCNN、稀疏表示、NSST、图像融合

所属期刊栏目：42

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金11772228

在线出版日期：2020-12-04（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共8页

页码：2042-2049