专利名称：一种基于字典学习和低秩表示的医学图像融合方法专利类型：发明专利发明人：王沫楠,商夕平申请号：CN201910850346.3申请日：20190910公开号：CN110428392A公开日：20191108
摘要：本发明提出一种基于字典学习和低秩表示的医学图像融合方法，该方法包括以下步骤：首先，使用窗口滑动技术分割图像，并根据梯度直方图特征(HOG)对多源图像样本进行分类；其次，将其转换成向量，进行字典学习，通过多次迭代奇异值分解方法(K‑SVD)训练字典；然后使用低秩表示(LRR)方法，获得低秩表示的系数；再然后通过1范数最大原则以及融合规则，获得初步的融合图像；最后通过图像补偿，来获得最终的融合图像。本发明不管是在图像主观视觉方面，还是客观指标方面，到达到良好效果，获得质量较好的融合图像。
申请人：哈尔滨理工大学
地址：150080 黑龙江省哈尔滨市南岗区学府路52号
国籍：CN
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