感知压缩感知图像融合生

摘要：目前图像融合的方法大多数都是基于小波变换的图像融合方法，通过对小波变换之后的低频系数和高频系数分别采用不同的融合准则，来达到所需要的图像以进行下一步处理，这些方法需要知道原始图像，也就是对硬件要求较高。采用压缩感知图像融合，即，将压缩感知用于图像融合，使得只知道原始图像在某个变换下的投影值的情况下，通过对已知的投影值使用融合规则得到融合后的投影值，然后用重构算法重构出图像，大大降低了对硬件的要求。在此给出了压缩感知融合方法与基于小波变换的图像融合方法的实验结果，融合结果表明，在不降低融合效果和视觉效果的基础上，该方法能够极大地降低硬件成本。采用熵作为衡量融合效果的指标，并对用两种方法融合的结果图像做了对比，研究结果表明，CS融合方法要优于基于小波变换的图像融合方法。
关键词：图像融合；压缩感知；投影值；熵
1004—373X（2012）18—0119—03
如果已知一个信号在某个变换基下是稀疏的或者是可压缩的，那么它可以通过对其在此变换基下的投影值来准确重构出来，这样就使得能够通过很少的采样信息来得到所需要的信号。本文结合传统图像融合方法与压缩感知融合方法，使得在降低图像融合成本的基础上，得到视觉上可以接受的融合结果，并对得出的结果进行指标评价，结果表明，本文提出的压缩感知融合方法可以有效降低成本，且效果比传统的融合效果有所提高。文中先对压缩传感理论进行了简要的介绍，接着着重介绍如何应用压缩感知进行图像融合，用熵和互信息作为指标来衡量融合的效果，对传统的图像融合方法与压缩感知图像融合方法做了对比，最后阐述了应用前景和下一步计划。
1压缩感知及其应用于图像融合

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的可能性
如果一个信号本身是稀疏的或者在某个变换基（如小波基，Gabor字典，Curvelet基等）下是稀疏的，则可以通过它在测量矩阵下的投影值精确重构出来，如果信号不是稀疏的或者在变换基下也不稀疏，但如果它是可压缩的，也可以通过重构算法将其精确重构出来。