1. 四川轻化工大学人工智能四川省重点实验室
2. 四川轻化工大学自动化与信息工程学院
纸质出版:2023
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徐慧娴, 田洋川, 陈明举, 等. 基于潜在低秩表示的多聚焦图像融合方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(5):156-160.
徐慧娴, 田洋川, 陈明举, 等. 基于潜在低秩表示的多聚焦图像融合方法[J]. 传感器与微系统, 2023,(5):156-160. DOI: 10.13873/J.1000-9787(2023)05-0156-05.
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。
基于卷积神经网络的多聚焦图像融合研究[D]. 王笑宇.西安理工大学,2020(01)
基于非下采样轮廓波变换的多聚焦图像融合算法研究[D]. 刘思捷.北京交通大学,2020(03)
采用卷积神经网络的多聚焦图像融合研究[D]. 谢娟.江苏科技大学,2020(03)
Infrared Weak-Small Targets Fusion Based on Latent Low-Rank Representation and DWT.[J]. Xiaozhu Wang;Jianfei Yin;Kai Zhang;Shayi Li;Jie Yan.IEEE Access,2019
Multi-focus image fusion with a deep convolutional neural network[J]. Yu Liu;Xun Chen;Hu Peng;Zengfu Wang.Information Fusion,2017
Pixel-level image fusion: A survey of the state of the art[J]. Shutao Li;Xudong Kang;Leyuan Fang;Jianwen Hu;Haitao Yin.Information Fusion,2017
Multi-focus image fusion using dictionary-based sparse representation[J]. Mansour Nejati;Shadrokh Samavi;Shahram Shirani.Information Fusion,2015
Multi-scale weighted gradient-based fusion for multi-focus images[J]. Zhiqiang Zhou;Sun Li;Bo Wang.Information Fusion,2014
Accelerated matrix recovery via random projection based on inexact augmented Lagrange multiplier method[J]. Ping Wang;Chuhan Zhang;Sijia Cai;Linhao Li.Transactions of Tianjin University,2013
Image information and visual quality.[J]. Sheikh Hamid Rahim;Bovik Alan C.IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society,2006
An information fidelity criterion for image quality assessment using natural scene statistics.[J]. Sheikh Hamid Rahim;Bovik Alan Conrad;de Veciana Gustavo.IEEE transactions on image processing : a publication of the IEEE Signal Processing Society,2005
基于潜在低秩表示的双模态医学图像融合[J]. 刘海涛;龙黄枭;刘珊;姜瀚;周涛.电脑知识与技术,2021(35)
基于小波变换的多尺度图像融合增强算法[J]. 李景玉;张荣芬;刘宇红.光学技术,2021(02)
一种基于频域的红外与可见光图像融合新算法[J]. 宋瑞霞;姚立君;王小春;余建德.激光与红外,2017(09)
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