发明专利已授权

基于自适应组结构稀疏字典学习的图像融合方法

📄 申请号：CN201710027509.9 📄 发布日：2025/12/10

著录项目信息

申请日

2017-01-16

公开号

CN106886986B

公开日

2019-06-21

申请人

电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06T5_50

IPC 分类号

G06T5_50

技术画像

所属领域

图像融合图像融合稀疏表示字典学习

应用场景

遥感图像处理, 医学图像融合, 多光谱图像处理, 安防监控, 图像增强

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摘要

本发明公开了一种基于稀疏表示自适应学习组结构化字典的图像融合方法，具体为：从输入待融合图像并进行滑窗分块，提取特征向量得到训练样本训练出自适应的组结构字典，对每个图像块计算稀疏表示向量，取相同位置对应的稀疏表示向量采用基于组结构的L1范数最大化的方法得到融合后的系数表示向量矩阵，最后将其加上相应的均值转换为图像表示，得到图像块，使用滑窗的逆操作输出最终融合图像。本发明的融合后的图像更加精确、细节更加丰富，能够减少融合图像空间上的不连续性。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

20190621

✅ 授权

20170718

?? 实质审查的生效：

20170623

📄 公开

基于小波系数统计模型的鲁棒图像融合方法

当前第 / 件

一种基于低秩和联合稀疏的多模态图像识别方法

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