基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法

摘要：

考虑到红外与可见光图像序列间的高度相关性,本文提出了基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法.首先,利用低秩稀疏表示理论分别将红外图像序列与可见光图像序列进行背景与目标分离,获取低秩分量与稀疏分量.其次,利用Laplace金字塔融合方法将每帧红外与可见光图像的低秩分量进行融合.再次,采用最大值选择规则将每帧红外与可见光图像的稀疏分量进行融合.最后,融合低秩分量与融合稀疏分量相加获得最终融合图像.本文算法在Nato-camp与Bristol Eden Project数据集上进行了性能验证.主观视觉分析与客观评价指标表明本文算法比传统的融合算法具有更优越的性能.

关键词：低秩稀疏表示、Laplace金字塔、最大值选择规则、红外与可见光图像序列融合

所属期刊栏目：35

分类号：TP391.41(计算技术、计算机技术)

资助基金：国家自然科学基金资助项目61703334,61873201;中国博士后科学基金面上资助项目2016M602942XB;陕西省自然科学基础研究计划资助项目2017JQ6050;陕西省教育厅科研计划资助项目16JK1554

在线出版日期：2019-11-22（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：276-283