基于稀疏学习的多聚焦图像融合L0范数和L1范数的作用体现在哪
时间: 2024-04-06 22:32:25 浏览: 180
L1L0_TM-CVPR2018-master_layerdecomposition_l1l0_tonemapping_
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稀疏学习的目标是在保持模型精度的同时减少冗余特征和参数,从而提高模型的泛化能力和可解释性。多聚焦图像融合涉及到对多张图像进行融合,其中每张图像都有其独特的特征和信息。L0范数和L1范数是两种常用的正则化方法,可以在多聚焦图像融合中起到不同的作用。L0范数可以促使系数向量中的大部分元素为零,从而实现特征的筛选和稀疏性;L1范数可以提高模型的鲁棒性和泛化能力,同时也可以促进特征的筛选和稀疏性。因此,L0范数和L1范数在多聚焦图像融合中可以协同作用,从而提高融合效果和减少冗余信息。
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