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申请/专利权人：四川轻化工大学
摘要：本发明涉及图像处理技术领域，具体涉及一种基于鲁棒自稀疏模糊聚类的多尺度分解方法，该方法结合高斯度量下的正则化技术获得稀疏模糊隶属度，自动识别并剔除噪声干扰，同时基于区域密度平衡策略的连通分量滤波，自适应消除小区域干扰，更加有效的提取图像的纹理和目标信息。在融合策略上采用形态异构处理平衡红外与可见光的明暗对比度，并利用红外与可见光图像的差异信息丰富底层图像。然后对红外与可见光图像中的高频分量进行线性组合，最大化地保留红外目标信息和可见光细节纹理，获得清晰丰富的融合图像。本发明不仅有效保留了红外目标的显著信息和可见光的纹理细节，生成了一幅清晰且符合人类视觉特性的融合图像，同时具有出色的计算效率。
主权项：1.一种基于鲁棒自稀疏模糊聚类的多尺度分解方法，其特征在于：包括如下步骤：S1、采用结合了高斯度量下的正则化技术的自稀疏模糊C均值聚类算法对像素进行聚类，平滑相似像素和不同像素区域间的梯度信息；S2、采用基于面积密度平衡策略的连通分量滤波算法，自适应地合并过小的聚类区域，将局部信息整合到特征提取过程中；S3、对底层信息进行形态学异构处理并利用红外与可见光图像的差异信息丰富底层图像；S4、针对不同层次的特征信息，采用不同的融合策略，以最大化地保留红外目标信息和可见光细节纹理，最终实现图像融合。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 四川轻化工大学 一种基于鲁棒自稀疏模糊聚类的多尺度分解方法
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