【摘 要】
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考虑到红外与可见光图像序列间的高度相关性,本文提出了基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法。首先,利用低秩稀疏表示理论分别将红外图像序列与可见光图像序列进
【机 构】
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西安理工大学自动化与信息工程学院,陕西省复杂系统控制与智能信息处理重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61703334,61873201);中国博士后科学基金面上资助项目(2016M602942XB);陕西省自然科学基础研究计划资助项目(2017JQ6050);陕西省教育厅科研计划资助项目(16JK1554)
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考虑到红外与可见光图像序列间的高度相关性,本文提出了基于低秩稀疏表示的红外与可见光图像序列融合方法。首先,利用低秩稀疏表示理论分别将红外图像序列与可见光图像序列进行背景与目标分离,获取低秩分量与稀疏分量。其次,利用Laplace金字塔融合方法将每帧红外与可见光图像的低秩分量进行融合。再次,采用最大值选择规则将每帧红外与可见光图像的稀疏分量进行融合。最后,融合低秩分量与融合稀疏分量相加获得最终融合图像。本文算法在Nato-camp与BristolEdenProject数据集上进行了性能验证。主观视觉分析与客
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