基于联合稀疏表示的图像特征提取与融合
本文提出了一种新的基于联合稀疏表示的图像融合方法。 由于传感器观察到相关现象,因此源图像有望具有共同的和创新的特征。 我们使用稀疏系数作为图像特征。 通过联合稀疏表示,用公共稀疏系数和创新稀疏系数表示源图像。 因此,稀疏系数由创新系数的平均绝对值加权。 此外,由于稀疏表示在图像去噪算法的开发中已经取得了很大的成功,因此我们的方法可以同时执行图像去噪和融合,而图像会受到加性噪声的破坏。 实验结果表明,该方法在多个指标以及视觉质量上均优于其他方法。
本文提出了一种新的基于联合稀疏表示的图像融合方法。 由于传感器观察到相关现象,因此源图像有望具有共同的和创新的特征。 我们使用稀疏系数作为图像特征。 通过联合稀疏表示,用公共稀疏系数和创新稀疏系数表示源图像。 因此,稀疏系数由创新系数的平均绝对值加权。 此外,由于稀疏表示在图像去噪算法的开发中已经取得了很大的成功,因此我们的方法可以同时执行图像去噪和融合,而图像会受到加性噪声的破坏。 实验结果表明,该方法在多个指标以及视觉质量上均优于其他方法。