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摘 要:本发明涉及一种基于判别字典学习的多源图像融合去噪的方法;首先采集多源图像作为训练样本,通过K‑SVD算法学习样本,得初始卡通字典和初始纹理字典,引入加权核范数约束提出新的字典学习模型,新字典学习模型学习,得到卡通字典和纹理字典,利用MCA算法分解待融合图像,得到卡通成分和纹理成分,对卡通成分引入加权Schatten稀疏核范数约束,对纹理成分添加灰度直方图梯度保护,提出新的图像分解模型,迭代此模型得到卡通稀疏编码系数和纹理稀疏编码系数,根据对应成分的稀疏编码系数l1范数值最大原则,分别融合得卡通成分和纹理成分,再将两部分相加得到最终融合图像,本发明方法实现图像的融合与去噪,避免传递虚假信息,减少耗时,提升融合去噪性能。
著 录 项:
专利/申请号: | CN201810000859.0 | 专利名称: | 一种基于判别字典学习的多源图像融合去噪的方法 |
申请日: | 2018-01-02 | 申请/专利权人 | 昆明理工大学 |
专利类型: | 发明 | 地址: | 云南省昆明市五华区学府路253号 |
专利状态: | 已下证 查询审查信息 | 分类号: | G06T5/00搜分类 去噪搜索 |
公开/公告日: | 2021-09-14 | 转让价格: | 面议 |
公开/公告号: | CN108198147B | 交易状态: | 等待洽谈 搜索相似专利 |
交易方 | 企业 | 个人 |
买家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(签字) |
专利转让委托书(需盖公章)一式两份 | 专利转让委托书(需签字)一式两份 | |
专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
卖家 | 营业执照副本复印件(需盖公章) | 身份证复印件(需申请人签字) |
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专利转让协议(需盖公章)一式两份 | 专利转让协议(需签字)一式两份 | |
专利请求书或手续合格通知书、授权通知书复印件 | 专利请求书或手续合格通知书、专利授权通知书复印件 | |
专利证原件(若授权下证) | 专利证原件(若授权下证) |
日期 | 法律信息 | 备注 |