《计算机应用研究》|Application Research of Computers

综合引导滤波和字典学习超像素聚类图像融合

Image fusion based on guided filtering and dictionary learning super-pixel clustering

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作者 郭利强
机构 洛阳师范学院 教育科学学院
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摘要 针对多聚焦图像融合易出现块效应和边界伪影等问题,提出了一种综合迭代引导滤波和字典学习超像素聚类的融合算法。首先对源图像进行超像素分割,利用密度峰值实现超像素的聚类,以超像素聚类块为处理单元提取特性形成特征矩阵;建立低秩表示模型,引入拉普拉斯正则项,增加同类相邻区域空间一致性约束;构造低秩表示字典,借助自带二次惩罚项的线性交替迭代求解模型系数;通过联合低秩表示系数矩阵和误差矩阵构建初步聚焦特征图,利用迭代引导滤波优化聚焦特征图,扩大多焦差异化,最后基于优化聚焦特征图和源图像获得最终融合结果。经仿真对比可知,该融合结果无论主观视觉还是客观指标都优于其他同类算法。
关键词 多聚焦融合;超像素分割;密度峰值聚类;低秩表示;字典学习;迭代引导滤波
基金项目 河南省高等学校青年骨干教师培养计划资助项目(2019GGJS201)
2019年河南省高等教育教学改革研究与实践项目(2019SJGLX388)
本文URL http://www.arocmag.com/article/02-2021-06-054.html
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