【摘 要】
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融合热红外与可见光图像能够达到信息的互补,弥补单一模态在某些条件下的不足,因此具有较高的研究和应用价值。采用了一种基于稀疏表示模型的热红外与可见光图像融合算法。首
【机 构】
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安徽大学计算机科学与技术学院,安徽省工业图像处理与分析重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金No.61472002, 国家高技术研究发展计划（863计划）No.2014AA015104, 国家科技支撑计划No.2012BAH95F01
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融合热红外与可见光图像能够达到信息的互补,弥补单一模态在某些条件下的不足,因此具有较高的研究和应用价值。采用了一种基于稀疏表示模型的热红外与可见光图像融合算法。首先,根据一定量图像样本学习出较为完备的字典。其次,对于给定的两模态图像对,通过稀疏表示模型在学习出的字典上分别对其进行稀A表示。同时,为了提高鲁棒性,使用了拉普拉斯约束对表示系数进行正则化。然后,根据融合算法对两模态图像进行有效融合。最后,在公共的图像以及收集的图像上进行了实验,实验结果表明,该算法能够有效地融合两模态图像的信息。
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