[发明专利]基于局部处理卷积字典学习的可见光与红外图像融合方法

权利要求书

1.一种基于局部处理卷积字典学习的可见光与红外图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1，将得到的远红外图像A和源可见光图像B通过快速傅里叶低通分解，分解为低通分量L_A和L_B，以及细节分量H_A和H_B；

步骤2，低通分量{L_A,L_B}通过最大值策略进行融合，如式(1)，得到低通分量L_F；

L_F＝max{L_A,L_B} (1)

步骤3，细节分量{H_A,H_B}首先通过卷积稀疏编码获得各自的稀疏系数，如式(2和式(3)，然后对稀疏系数进行取最大值，如式(4)，最后将获得的系数与所学习的卷积字典进行卷积获得最终的融合图像细节分量H_F，如式(5)；

其中，d_n是已学习的卷积字典，分别是源远红外图像细节分量H_A、源可见光图像细节分量H_B和融合图像细节分量H_F的稀疏系数；

步骤4，低通分量L_F和细节分量H_F通过式(6)进行图像重建获得最终的融合结果图像F；

F＝L_F+H_F (6)。