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李华峰;何晓歌;俞正涛;罗杰波

外部块先验引导下低阶稀疏分解的噪声图像融合。 （英语） Zbl 1458.94047号

信息科学。 523，14-37（2020）.
摘要：在含噪图像融合中，同时实现噪声抑制和细节保持是一个挑战。为了应对这一挑战，我们提出了一种新的含噪图像融合策略。假设图像可以建模为低秩稀疏（LR和S）分量的叠加，我们开发了一种新的判别字典学习算法来构造两个字典，以便将输入图像分解为LR和S分量。具体来说，为了使字典具有鉴别能力，我们对每个字典实施空间形态学约束。此外，我们通过利用低阶分量的相似性来开发类内一致性约束，并将其施加到编码系数上，以进一步提高学习字典的区分能力。在图像分解中，利用图像的外部块先验和内部自相似先验建立图像分解模型，在此基础上通过相似块聚类学习的子空间的秩正则化最小化来估计融合和恢复的潜在子空间。为了构造融合结果的不同分量，我们使用（l_1）范数最大化规则对分解后的分量进行融合。最后，将融合后的分量相加得到融合图像。实验表明，我们的方法在客观质量评估和主观视觉感知方面都优于几种最新的方法。

引用于4文件

MSC公司：

94A08型 信息与通信理论中的图像处理（压缩、重建等）

关键词：

图像融合;字典学习;低阶分解;稀疏表示

软件：

BSDS公司
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\textit{H.Li}等人，《信息科学》。523、14-37（2020年；Zbl 1458.94047）
全文： 内政部

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