[发明专利]一种基于RPCA的NSST图像融合方法有效
| 申请号： | 201710182647.4 | 申请日： | 2017-03-24 |
| 公开（公告）号： | CN106981057B | 公开（公告）日： | 2019-12-13 |
| 发明（设计）人： | 彭元喜;李俊;江天;彭学锋;舒雷志;宋明辉;张松松;周士杰;赵健宏 | 申请（专利权）人： | 中国人民解放军国防科学技术大学 |
| 主分类号： | G06T5/50 | 分类号： | G06T5/50 |
| 代理公司： | 43008 湖南兆弘专利事务所(普通合伙) | 代理人： | 周长清;胡君 |
| 地址： | 410073 湖南省长沙市砚瓦池正街47号中国*** | 国省代码： | 湖南;43 |
| 权利要求书： | 暂无信息 | 说明书： | 暂无信息 |
| 摘要： | 本发明公开一种基于RPCA的NSST图像融合方法，步骤包括：S1.分别将待融合图像使用非下采样冗余提升不可分离小波RLNSW进行多尺度分解，完成方向局部化后得到待融合图像的低通子带分量和带通子带分量；S2.采用基于鲁棒主成分分析RPCA的第一融合规则对待融合图像中所述低通子带分量进行融合，以及采用基于鲁棒主成分分析RPCA的第二融合规则对待融合图像中带通子带分量进行融合；S3.将步骤S2融合后的低通子带分量、带通子带分量进行逆NSST变换，得到融合后图像输出。本发明具有实现方法简单、图像融合效果好、耗时短且实用性好等优点。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 rpca nsst 图像 融合 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于RPCA的NSST图像融合方法，其特征在于，步骤包括：/nS1.分别将待融合图像使用非下采样冗余提升不可分离小波RLNSW进行多尺度分解，完成方向局部化后得到待融合图像的低通子带分量和带通子带分量；/nS2.采用基于鲁棒主成分分析RPCA的第一融合规则对待融合图像中所述低通子带分量进行融合，以及经过压缩处理后，采用基于鲁棒主成分分析RPCA的第二融合规则对待融合图像中带通子带分量进行融合；/nS3.将所述步骤S2融合后的低通子带分量、带通子带分量进行逆NSST变换，得到融合后图像输出；/n所述第二融合规则具体为基于鲁棒主成分分析RPCA与改进型脉冲耦合神经网络IPCNN的融合规则；/n所述改进型脉冲耦合神经网络IPCNN具体采用分支树馈送输入的数学模型为：/n
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