基于交替非负最小平方投影梯度NMF的TINST域图像融合

陈广秋; 才华; 段锦; 刘广文

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基于交替非负最小平方投影梯度NMF的TINST域图像融合

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为了克服现有基于多尺度分解(MSD)的图像融合方法存在的某些缺陷,增强多模态图像的融合精度,提出了一种平移不变不可分离剪切波交换(TINST)结合交替非负最小平方投影梯度非负矩阵分解(NMF)的图像融合方法。首先利用TINST对源图像进行多尺度、多方向分解,得到一个低频子带和多个高频方向子带系数;然后将低频子带系数看作原始观测数据,采用交替非负最小平方投影梯度NMF算法进行融合,得到包含特征基的融合低频子带系数,将高频方向子带系数作为脉冲耦合神经网络(PCNN)的外部输入激励,经点火处理和判决选择算子选择,得到融合高频方向子带系数;最后应用逆TINST重构融合后的子带系数,得到融合图像。采用多组多模态图像进行融合实验,并对融合结果进行了客观评价。试验结果表明,本文提出的融合方法在主观和客观评价上均优于其他MSD融合方法。

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来源
《光电子．激光》 |2016年第8期|893-902|共10页
作者
陈广秋; 才华; 段锦; 刘广文;
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作者单位

长春理工大学电子信息工程学院;

吉林长春130022;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类 TP391.41;
关键词
平移不变不可分离剪切波变换(TINST); 融合准则; 非负矩阵分解(NMF); 脉冲耦合神经网络(PCNN);

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