为了产生能提供更多信息的融合图像,提出了一种基于SRR(Sparse and Redundant Represent,稀疏和冗余表示)理论的图像融合方法.该方法首先采用训练所得的冗余字典对原始图像进行稀疏表示,然后对系数矩阵采用1-范数取大融合规则进行融合,最后对融合系数矩阵和冗余字典进行重建以得到融合图像.将该方法与拉普拉斯变换、PCA(Principal Component Analysis,主成分分析)、DWT(Discrete Wavelet Transform,离散小波变换)、CVT(CurVelet Transform,曲波变换)和NSCT(Non-Subsampled Contourlet Transform,非下采样轮廓波变换)等方法在几组图像上进行比较,实验结果表明,该方法在一定程度上提高了融合图像的质量,在主观和客观上都具有较好的性能.
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