基于卷积稀疏表示的图像融合方法

• 作 者: 曹义亲 杨世超
• 机 构: 华东交通大学软件学院,南昌,330013
• 出 处: 导航与控制
• 发表日期: 2020年02期
• 关键词: 卷积稀疏表示 图像融合 非下采样剪切波变换 脉冲耦合神经网络

图像融合是图像处理领域中比较重要的一门技术,传统的图像融合方法会降低图像融合质量。针对稀疏表示在图像融合中存在一定的缺陷,提出了一种基于卷积稀疏表示的图像融合方法。首先,对高频子带系数进行合理有效处理,利用相似度分析和视觉显著性进行融合。然后,将低频子带系数整体融合改进为使用Butworth低通滤波对低频子带进行分解,得到低频近似子带和强边缘子带。最后,再用改进的脉冲耦合神经网络(Pulse Coupled Neural Network,PCNN)对强边缘子带进行融合。实验结果表明,与其它传统的图像