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专利
 名称： |
一种基于判别字典学习的多源图像融合去噪的方法 |
| 作者： |
李华锋,王一棠 |
| 类型： |
发明专利 |
| 状态： |
已授权 |
| 专利号/登记号： |
201810000859.0 |
| 申请日/受理日： |
2018-01-02 |
| 公告日： |
2018-06-22 |
| 授权日： |
2021-09-14 |
| 简介： |
本发明涉及一种基于判别字典学习的多源图像融合去噪的方法；首先采集多源图像作为训练样本，通过K?SVD算法学习样本，得初始卡通字典和初始纹理字典，引入加权核范数约束提出新的字典学习模型，新字典学习模型学习，得到卡通字典和纹理字典，利用MCA算法分解待融合图像，得到卡通成分和纹理成分，对卡通成分引入加权Schatten稀疏核范数约束，对纹理成分添加灰度直方图梯度保护，提出新的图像分解模型，迭代此模型得到卡通稀疏编码系数和纹理稀疏编码系数，根据对应成分的稀疏编码系数l1范数值最大原则，分别融合得卡通成分和纹理成分，再将两部分相加得到最终融合图像，本发明方法实现图像的融合与去噪，避免传递虚假信息，减少耗时，提升融合去噪性能。 |
