基于剪切波和低秩稀疏表示的噪声图像融合算法研究

作者：王相海; 邢俊宇; 王鑫莹; 曲思洁; 穆振华; 宋传鸣

来源：辽宁师范大学学报(自然科学版), 2022, 45(02): 191-200.

• 多源图像
• 融合
• 剪切波
• 低秩稀疏表示
• 区域能量

多源图像在获取和传输过程中不可避免地会引入一些噪声，如何利用有效的数学工具和方法设计具有抗噪声的图像融合算法特别受到关注.提出了一种基于剪切波多尺度变换和低秩稀疏表示的图像融合去噪算法.首先对两幅多聚焦噪声图像进行剪切波变换，对变换后获得的低频子带采用基于区域能量匹配度的融合规则；而对所获得的高频方向子带则采用低秩稀疏表示的融合规则，即分别通过低秩准则和稀疏准则来捕捉高频子带的整体结构和局部结构信息，同时对经过低秩稀疏分解所获得的噪声矩阵进行去噪.大量实验表明，所提出的方法可有效实现多聚焦图像的融合，更好的保留了图像的细节纹理信息，同时能够很好地对源图像中的噪声进行去除，使融合后的图像更加清晰.

• 单位
  数学学院; 辽宁师范大学