一种基于Curvelet变换的彩色图像融合算法

摘要

本发明公开了一种基于Curvelet变换的彩色图像融合算法，包括以下步骤：(1)选择Curvelet的紧框架作为原子模型，设定该框架中的离散尺度参数j、离散方向参数θ和位移参数k的取值范围，即‑10≤j≤6，θ∈[0，π)，k＝(k₁，k₂)，其中k₁为原子中心沿x轴的位移，k₂为原子中心沿y轴的位移，k₁，k₂∈[0，n)，n表示图像块的边长。本发明计算复杂度低，运行时间短；能更好地捕捉到图像中的曲线奇异性，从而提高了稀疏表示图的质量和视觉效。

主权项

一种基于Curvelet变换的彩色图像融合算法，其特征在于，包括以下步骤：(1) 选择Curvelet 的紧框架作为原子模型，设定该框架中的离散尺度参数j、离散方向参数θ和位移参数 k 的取值范围，即‑10 ≤ j ≤ 6，θ ∈ [0，π)，k ＝ (k₁，k₂)，其中 k₁ 为原子中心沿 x 轴的位移，k₂ 为原子中心沿 y 轴的位移，k₁，k₂ ∈ [0，n)，n 表示图像块的边长；在上述设定的各参数范围内，离散尺度参数j，其间隔为1，离散方向参θ，其间隔为离散位移参数 k₁，k₂，其间隔为 1，从而形成了 Curvelet 冗余字典；将输入图像分块，通过正交匹配追踪 OMP 算法求每个图像块在 Curvelet 冗余字典下的稀疏分解系数向量，组合所有稀疏分解系数向量得到稀疏矩阵，将该稀疏矩阵与 Curvelet 冗余字典相乘，得到输入图像的稀疏表示结果。