摘要: 传统的可见光与红外稀疏表示融合方法,采用图像块构造解析字典或者学习字典,利用字典的原子表征图像的显著特征.这类方法存在两个问题,一是没有考虑图像块与块之间的联系,二是字典的适应能力不够并且复杂度高.针对这两个问题,本文提出可见光与红外图像结构组双稀疏融合方法.该方法首先利用图像的非局部相似性,将图像块构建成图像相似结构组,然后对图像相似结构组进行字典训练,采用双稀疏分解模型,有效结合解析字典和学习字典的优势,降低了字典训练的复杂度,得到的结构字典更加灵活,适应性提高.该方法能够有效提高红外与可见光融合图像的视觉效果,经对比实验分析,在主观和客观评价上都优于传统的稀疏表示融合方法.