MDLatLRR：一种用于红外与可见光图像融合的新颖分解方法
计算机视觉与模式识别
2022-02-01 v5
摘要
图像分解对许多图像处理任务至关重要，因为它允许从源图像中提取显著特征。良好的图像分解方法可带来更好的性能，尤其在图像融合任务中。我们提出一种基于潜在低秩表示（LatLRR）的多级图像分解方法，称为 MDLatLRR。该分解方法适用于许多图像处理领域。本文中我们聚焦于图像融合任务。我们开发了基于 MDLatLRR 的新颖图像融合框架，用于将源图像分解为细节部分（显著特征）与基础部分。采用基于核范数的融合策略融合细节部分，基础部分通过平均策略融合。与其他最先进（state-of-the-art）融合方法相比，所提算法在主观与客观评价中均展现出更好的融合性能。
引用
@article{arxiv.1811.02291,
title = {MDLatLRR: A novel decomposition method for infrared and visible image fusion},
author = {Hui Li and Xiao-Jun Wu and Josef Kittler},
journal= {arXiv preprint arXiv:1811.02291},
year = {2022}
}
备注
IEEE Trans. Image Processing 2020, 14 pages, 17 figures, 3 tables. arXiv admin note: text overlap with arXiv:1804.08992