文献类型：期刊文章

作　　者：杨勇[1] 万伟国[1] 黄淑英[2] 姚丽[3]

机构地区：[1]江西财经大学信息管理学院,南昌330032 [2]江西财经大学软件与通信工程学院,南昌330032 [3]华南理工大学数学学院,广州510640

出　　处：《小型微型计算机系统》

基　　金：国家自然科学基金项目(61262034;61462031;61662026)资助;教育部科学技术研究重点项目(211087)资助;江西省自然科学基金项目(20151BAB207033;20161ACB21015)资助;江西省教育厅科技项目(KJLD14031;GJJ150438)资助

年　　份：2017

卷　　号：38

期　　号：2

起止页码：386-392

语　　种：中文

收录情况：AJ、BDHX、BDHX2014、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD_E2017_2018、IC、INSPEC、JST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：针对多聚焦图像融合过程中源图像未精确配准带来的伪吉布斯现象,提出一种稀疏表示和非下采样Shearlet变换相结合的图像融合方法.该方法首先利用非下采样Shearlet变换对源图像进行多尺度分解,低频系数采用稀疏表示进行融合,为了提高算法效率和更好地逼近低频系数,将初始融合的低频子图直接作为训练样本自适应构造过完备字典,高频系数采用改进拉普拉斯能量和取大的融合规则,然后重构低高频融合系数得到最终的融合图像.通过和多种融合方法进行对比实验,本文方法融合结果无论从主观视觉还是客观评价上都能得到很好的效果.

关 键 词：多聚焦图像融合 非下采样Shearlet变换  稀疏表示  改进拉普拉斯能量和  

分 类 号：TP391]