位置:成果数据库 > 期刊 > 期刊详情页
基于剪切波变换和稀疏表示理论的图像融合方法
  • ISSN号:0529-6579
  • 期刊名称:《中山大学学报:自然科学版》
  • 时间:0
  • 分类:TP391[自动化与计算机技术—计算机应用技术;自动化与计算机技术—计算机科学与技术]
  • 作者机构:宝鸡文理学院数学与信息科学学院,陕西宝鸡721013
  • 相关基金:国家自然科学基金(61362029,61379030)
作者: 常莉红
中文摘要:

为了提高噪声图像的融合效果,基于剪切波变换和稀疏表示理论提出了一种对噪声图像的融合方法。基本思想主要包括4步:①对噪声图像进行剪切波分解,得到各个尺度下的剪切波系数;②利用稀疏表示理沦对低频子带的剪切波系数进行融合,而对高频子带的系数选用绝对值最大的原则进行融合;⑧对融合后的剪切波系数进行硬阈值处理;④利用剪切波逆变换得到最终的结果。实验结果表明所提方法是有效的。

英文摘要:

In order to further impoove noisy image fusion effect, a novel fusion method tor noise image based on shearlet transform and sparse representation is presented. The proposed scheme performs the four stages : (1) Perform a shearlet transform decomposition of each source image and obtain their low-pass and high-pass coefficients; (2) Obtain the fused shearlet transform coefficients in the low-pass bands with a sparse representation based fusion approach while in the high-pass bands by fusing the largest absolution values ; (3) The hard thresholding is applied to the fusion shearlet transform coefficients. (4) The result image is obtained by the inverse shearlet transform. Experimental results show that the proposed algorithm for image fusion is very effective.

同期刊论文项目
同项目期刊论文
期刊信息
  • 《中山大学学报:自然科学版》
  • 北大核心期刊(2011版)
  • 主管单位:国家教育部
  • 主办单位:中山大学
  • 主编:王建华
  • 地址:广州市新港西路135号
  • 邮编:510275
  • 邮箱:xuebaozr@mail.sysn.edu.cn
  • 电话:020-84111990
  • 国际标准刊号:ISSN:0529-6579
  • 国内统一刊号:ISSN:44-1241/N
  • 邮发代号:46-15
  • 获奖情况:
  • 全国优秀高等学校自然科学学报及教育部优秀科技期...,广东省优秀科学技术期刊一等奖,《中文核心期刊要目总览》综合性科技类核心期刊,中国期刊方阵“双效”期刊
  • 国内外数据库收录:
  • 美国化学文摘(网络版),美国数学评论(网络版),英国农业与生物科学研究中心文摘,德国数学文摘,荷兰文摘与引文数据库,美国剑桥科学文摘,英国动物学记录,中国中国科技核心期刊,中国北大核心期刊(2004版),中国北大核心期刊(2008版),中国北大核心期刊(2011版),中国北大核心期刊(2014版),英国英国皇家化学学会文摘,中国北大核心期刊(2000版)
  • 被引量:18509