文档名：基于潜在低秩表示的多聚焦图像融合方法
摘要：低秩表示(LRR)侧重于图像主要特征表示,在实现多焦距图像融合中容易造成细节信息模糊.鉴于此,本文在LRR的基础上对细节信息进一步分解,提出了一种基于潜在LRR(LatLRR)的多聚焦图像融合方法.该方法首先通过预先训练产生一个潜在低秩字典矩阵,以用于后续细节信息的分解并减少运算量.采用滑动窗口将待融合图像分割成多个图像块并构建成一个源矩阵,采用LatLRR对源矩阵进行分解得到低秩部分和细节部分.最后,对低秩部分和细节部分分别采用加权平均与核函数的奇异值分解策略进行融合.对比实验结果表明:在主客观评价中,本文提出的LatLRR的多聚焦图像融合方法获得更好的性能,更好的多焦距图像融合性能.
作者：徐慧娴 田洋川 陈明举 熊兴中Author：XUHuixian TIANYangchuan CHENMingju XIONGXingzhong
作者单位：四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室,四川宜宾644000;四川轻化工大学自动化与信息工程学院,四川宜宾644000
刊名：传感器与微系统 ISTICPKU
Journal：TransducerandMicrosystemTechnologies
年，卷(期)：2023, 42(5)
分类号：TP391.7
关键词：潜在低秩表示 多聚焦图像 核范数 低秩字典
机标分类号：
在线出版日期：2023年5月31日
基金项目：四川省科技厅项目，四川省科技厅项目，四川省科技厅项目，人工智能四川省重点实验室项目，四川轻化工大学研究生课程建设项目，国网四川省电力公司科技项目基于潜在低秩表示的多聚焦图像融合方法[
期刊论文] 传感器与微系统--2023, 42(5)徐慧娴 田洋川 陈明举 熊兴中低秩表示(LRR)侧重于图像主要特征表示,在实现多焦距图像融合中容易造成细节信息模糊.鉴于此,本文在LRR的基础上对细节信息进一步分解,提出了一种基于潜在LRR(LatLRR)的多聚焦图像融合方法.该方法首先通过预先训练产生一...参考文献和引证文献
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