[发明专利]一种利用稀疏表征法权重分析的双波段图像融合方法有效
| 申请号: | 201410260771.4 | 申请日: | 2014-06-12 |
| 公开(公告)号: | CN104036478B | 公开(公告)日: | 2017-04-12 |
| 发明(设计)人: | 赵巨峰;高秀敏;逯鑫淼;辛青 | 申请(专利权)人: | 杭州电子科技大学 |
| 主分类号: | G06T5/50 | 分类号: | G06T5/50;G06T7/194 |
| 代理公司: | 杭州求是专利事务所有限公司33200 | 代理人: | 杜军 |
| 地址: | 310018 浙*** | 国省代码: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 一种 利用 稀疏 表征 法权 分析 波段 图像 融合 方法 | ||
1.一种利用稀疏表征权重分析的双波段图像融合方法,其特征在于,包括如下步骤:
步骤一:对于双波段图像I1与I2,利用稀疏表征方法逐个像素的求解获取对应的权重分析图Map_I1与Map_I2;
步骤二:采用下述融合规则获取融合图像F:
2.如权利要求1所述的一种利用稀疏表征法权重分析的双波段图像融合方法,其特征在于:步骤一中所述的稀疏表征方法逐个像素求解获取对应的权重分析图的方法如下:
(1)对于图像I1中的像素p,即I1(p),首先以p为中心扩展选取对应的t×q大小的中心图像块g,并在以p为中心的T×Q区域内选取与中心图像块等尺寸的周围图像块hi(i=1,2,...,N);这里p若为边界像素,则原图像需要以p为中心镜像扩展来填补而获取中心块与周围块;区域T×Q包含t×q;
(2)中心图像块和每个周围块都被视作列向量,,是M×1维度的矩阵,字典矩阵H被定义为H=[h1,h2,...,hN],是M×N维度的矩阵;对g、H进行降维处理;
g,H可以用下式中投射到特征空间后的量来代替:
g=Cg
hi=Chi,H=[h1,h2...hN]
C为特征提取变换算子,经降维后,中心块和每个周围块被视作列向量继续处理,g,,字典矩阵H被定义为,;
(3)求解g的稀疏表征解f0
利用公式求解获得最优稀疏表征解f0;于是有像素p处的权重分析图Map的值Map(p)为Map(p)=||f0||0;
(4)获取权重分析图
根据这里的步骤(1)-(4),对于图像I1中的所有像素进行逐个像素计算操作,获取对应于I1的权重分析图Map_I1,并归一化处理;同理可获取对应于I2的权重分析图Map_I2。
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