一种引入字典信息基于稀疏表示的图像融合方法技术

本发明专利技术公开一种引入字典信息基于稀疏表示的图像融合方法，包括以下三个步骤：第一步使用字典将源图像分别转换为稀疏系数向量；第二步结合字典信息将多个稀疏系数向量融合为一个稀疏系数向量；第三步结合字典由融合后的稀疏系数向量恢复融合图像。该方法将字典信息引入了稀疏系数向量的融合过程，使得稀疏系数向量的融合质量更高，可以获得质量更高的融合图像。该融合方法具有较强的抗干扰能力及鲁棒性。

An image fusion method based on sparse representation with dictionary information

【技术实现步骤摘要】
一种引入字典信息基于稀疏表示的图像融合方法
本方法涉及图像融合方法，尤其涉及基于稀疏表示理论的图像融合方法。
技术介绍
图像融合方法可以输出全面综合了各个输入图像信息的高质量单一图像，提高了人的感知或机器分析、理解以及决策的效率及准确性。图像融合技术已逐步成为大多数实际图像信息处理系统数据预处理的关键模块，被广泛应用于各种不同的实际场景中，比如机器视觉、安防监控、医学图像分析、遥感图像解译、军事目标识别与跟踪等。目前，被广泛使用的图像融合方法可以分为空间域方法和变换域方法。空间域方法以加权平均法、逻辑滤波法及数学形态法等为代表。变换域方法包括IHS变换(W.J.Carper,T.M.Lillesand,andR.W.Kiefer,“TheuseofIntensity-Hue-SaturationtransformformergingSPOTpanchromaticandmultispectralimagedata,”Photogramm.Eng.RemoteSens.,vol.56,no.4,pp.459–467,1990)、PCA变换本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种引入字典信息基于稀疏表示的图像融合方法，实现对单源或多源图像的高质量融合，其特征在于包括下列步骤：/n1)使用字典将多幅源图像分别转换为稀疏系数向量；/n2)结合字典信息融合稀疏系数向量；/n3)由融合后的稀疏系数向量恢复融合图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种引入字典信息基于稀疏表示的图像融合方法，实现对单源或多源图像的高质量融合，其特征在于包括下列步骤：
1)使用字典将多幅源图像分别转换为稀疏系数向量；
2)结合字典信息融合稀疏系数向量；
3)由融合后的稀疏系数向量恢复融合图像。


2.根据权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于：所述结合字典信息指根据被称为原子的字典矩阵的列所包含的信息量大小构造权向量，然后使用该权向量对稀疏系数向量进行加权。


3.根据权利要求2所述的图像融合方法，其特征在于：所述的信息量通过计算字典中原子的向量范数或者香农熵获得。


4.根据权利要求3所述的一种引入字典信息基于稀疏表示的图像融合方法，其特征在于：所述步骤1)的具体方法为：
11)建立由大量图像或图像块组成的训练数据库；
12)基于机器学习技术通过训练数据库获得字典；
13)使用字典对源图像或源图像分块进行稀疏编码，获得稀疏域的稀疏系数向量。


5.根据权利要求1所述的图像融合方法，其特征在于：所述稀疏系数向量属于稀疏表示理论中的概念，通过使用字典对图像进行稀疏编码获得。


6.根...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨家俊，陈勖，陈昕，丁祝顺，蒋喆，伦华江，
申请(专利权)人：北京航天控制仪器研究所，
类型：发明
国别省市：北京;11