公开(公告)号：CN112561842B

公开(公告)日：2022-12-09

申请号：CN202011436276.6

申请日：2020-12-07

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 谢明鸿 ,  王加新 ,  张亚飞 ,  李华锋

IPC: G06T5/50 ,  G06V10/774 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及基于字典学习的多源受损图像融合与恢复联合实现方法，属于图像处理技术领域。本发明包括步骤：收集多张无损图像，构建训练集；设计字典学习模型训练样本集，得到低秩字典和稀疏字典；确定图像分解模型，优化目标函数，得到图像的低秩编码系数矩阵和稀疏编码系数矩阵；通过l1范数最大系数融合规则，确定低秩融合编码系数矩阵和稀疏融合编码系数矩阵；根据低秩字典和稀疏字典、低秩融合编码系数矩阵和稀疏融合编码系数矩阵，获得最终融合图像。本发明大量的实验结果表明，利用该方法实现图像融合和恢复时，在视觉质量和客观评价上均能取得良好效果。

公开(公告)号：CN112561842A

公开(公告)日：2021-03-26

申请号：CN202011436276.6

申请日：2020-12-07

Applicant: 昆明理工大学

Inventor： 谢明鸿 ,  王加新 ,  张亚飞 ,  李华锋

IPC: G06T5/50 ,  G06K9/62 ,  G06F17/16

Abstract: 本发明涉及基于字典学习的多源受损图像融合与恢复联合实现方法，属于图像处理技术领域。本发明包括步骤：收集多张无损图像，构建训练集；设计字典学习模型训练样本集，得到低秩字典和稀疏字典；确定图像分解模型，优化目标函数，得到图像的低秩编码系数矩阵和稀疏编码系数矩阵；通过l1范数最大系数融合规则，确定低秩融合编码系数矩阵和稀疏融合编码系数矩阵；根据低秩字典和稀疏字典、低秩融合编码系数矩阵和稀疏融合编码系数矩阵，获得最终融合图像。本发明大量的实验结果表明，利用该方法实现图像融合和恢复时，在视觉质量和客观评价上均能取得良好效果。