图像融合中,多数边缘保持滤波器在优化过程中会损坏细节和纹理信息,并且噪声也会严重影响融合结果,使得融合结果之间出现边界模糊和细节丢失问题。提出了一种基于RPCA(Robus principal compo-nent association)算法的红外光和可见光图...图像融合中,多数边缘保持滤波器在优化过程中会损坏细节和纹理信息,并且噪声也会严重影响融合结果,使得融合结果之间出现边界模糊和细节丢失问题。提出了一种基于RPCA(Robus principal compo-nent association)算法的红外光和可见光图像融合方法,可有效提高图象清晰度和视觉信息的保真度。首先,利用鲁棒主成分分析(RPCA)分解源图像为低秩部分和稀疏部分,并运用相对全变分和平均能量法对两者进行处理,最后通过NSCT逆变换获得融合图像。实验结果表明,与其他方法相比,该方法所得融合图像的平均梯度、空间频率、边缘强度、互信息量均有提升,提升量级分别为10.6%到72.6%、15%到60.2%、9.7%到69.6%,22.7%到229.7%。展开更多
文摘图像融合中,多数边缘保持滤波器在优化过程中会损坏细节和纹理信息,并且噪声也会严重影响融合结果,使得融合结果之间出现边界模糊和细节丢失问题。提出了一种基于RPCA(Robus principal compo-nent association)算法的红外光和可见光图像融合方法,可有效提高图象清晰度和视觉信息的保真度。首先,利用鲁棒主成分分析(RPCA)分解源图像为低秩部分和稀疏部分,并运用相对全变分和平均能量法对两者进行处理,最后通过NSCT逆变换获得融合图像。实验结果表明,与其他方法相比,该方法所得融合图像的平均梯度、空间频率、边缘强度、互信息量均有提升,提升量级分别为10.6%到72.6%、15%到60.2%、9.7%到69.6%,22.7%到229.7%。
