基于聯(lián)合稀疏表示的紅外與可見光圖像融合研究.pdf

1、紅外與可見光圖像在成像機(jī)理、空間分辨率以及灰度、紋理、邊緣等方面都存在較大差異，其融合處理可以充分利用紅外與可見光圖像的互補(bǔ)信息，是圖像融合的重要分支，在航空、遙感等軍民諸多領(lǐng)域有著重要而廣泛的應(yīng)用前景。
　　本文即研究紅外與可見光圖像的融合問題。在對(duì)圖像融合基礎(chǔ)理論進(jìn)行系統(tǒng)研究的基礎(chǔ)上，結(jié)合目前性能優(yōu)越的稀疏表示方法，重點(diǎn)研究了基于稀疏表示與聯(lián)合稀疏表示的紅外與可見光圖像融合方法。本文主要?jiǎng)?chuàng)新性工作包括以下兩個(gè)方面:
　　

2、（1）基于信號(hào)的過完備稀疏表示理論，提出一種新的紅外與可見光圖像融合方法。稀疏表示用盡可能少的原子表示信號(hào)的主要信息?；谙∈璞硎镜膬牲c(diǎn)特性：字典的超完備性與表達(dá)系數(shù)的稀疏性，首先對(duì)參與融合的不同源圖像進(jìn)行分塊，構(gòu)成訓(xùn)練樣本集；其次，利用學(xué)習(xí)到的超完備字典和正交匹配追蹤稀疏表示方法，分別提取不同源圖像的稀疏表示系數(shù)；然后，通過模值取大規(guī)則融合源圖像的稀疏表示系數(shù)；最后，結(jié)合超完備字典進(jìn)行圖像重構(gòu)并得到融合結(jié)果。由于字典是根據(jù)參與融合的源

3、圖像訓(xùn)練得到的，從而增強(qiáng)了融合方法的自適應(yīng)性與準(zhǔn)確性。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，融合結(jié)果能夠更好地融合紅外圖像的目標(biāo)信息與可見光圖像的細(xì)節(jié)紋理信息，融合效果優(yōu)，噪聲免疫力強(qiáng)。
　?。?）聯(lián)合稀疏表示是在稀疏理論的基礎(chǔ)上，依據(jù)不同傳感器獲得同一場景的源圖像間存在共有特征與特有特征這一思想而提出的，屬于學(xué)習(xí)型字典范疇。一方面，學(xué)習(xí)型字典可以比較精細(xì)地提取數(shù)據(jù)，但卻不能多尺度地分析數(shù)據(jù)；另一方面，圖像在不同尺度、不同方向下表現(xiàn)出的不同特征往往是圖像

4、融合需要區(qū)分和保留的重點(diǎn)信息。因此，提出一種基于多尺度分析與聯(lián)合稀疏表示相結(jié)合的融合方法，既能有效地稀疏表示源圖像的顯著細(xì)節(jié)特征，又能多尺度地融合圖像細(xì)節(jié)信息。同時(shí)，針對(duì)多尺度分析變換的高低頻代表不同信息這一特點(diǎn)，對(duì)于低頻概貌信息，采用基于聯(lián)合稀疏表示的方法；對(duì)于高頻細(xì)節(jié)信息，采用基于特征量積的系數(shù)選取方法。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明，本文方法分別與基于圖像域單尺度學(xué)習(xí)型字典的融合方法、基于多尺度分析變換的融合方法相比，紅外目標(biāo)突出，背景細(xì)節(jié)清晰，具