圖像壓縮感知融合恢復(fù)算法研究.pdf

1、隨著科學(xué)技術(shù)的快速發(fā)展，越來(lái)越多的傳感器被應(yīng)用于各個(gè)領(lǐng)域。圖像融合就是利用各種成像傳感器不同的成像方式，提供互補(bǔ)信息，增加圖像的信息量，提高對(duì)環(huán)境的適應(yīng)性，以獲得更可靠、更準(zhǔn)確的信息供觀察或進(jìn)一步處理。該技術(shù)被廣泛的應(yīng)用于軍事、醫(yī)學(xué)、計(jì)算機(jī)視覺、目標(biāo)識(shí)別等領(lǐng)域。隨著人們對(duì)圖像質(zhì)量要求的提高，巨量信息的采樣對(duì)傳感器性能的要求越來(lái)越高，因此尋求新的理論方法追在眉睫，壓縮感知理論的提出與發(fā)展為解決這些問題提供了新的思路。
　　 壓縮感

2、知可以針對(duì)信號(hào)自身的稀疏性構(gòu)造稀疏模型，從盡量少的數(shù)據(jù)中提取盡量多的信息，拋棄當(dāng)前信號(hào)采樣中的冗余信息，直接從連續(xù)時(shí)間信號(hào)變換得到壓縮樣本，然后選用合適的觀測(cè)矩陣及恢復(fù)算法進(jìn)行觀測(cè)和恢復(fù)，以實(shí)現(xiàn)低采樣率下的精確重構(gòu)。因此，將壓縮感知理論直接信息采樣等優(yōu)點(diǎn)引入傳統(tǒng)的圖像融合算法中是一種簡(jiǎn)便且高效的融合手段。這種基于壓縮感知理論的圖像融合算法不需要對(duì)信號(hào)進(jìn)行完全采樣，與原圖像沒有直接對(duì)應(yīng)關(guān)系，在采樣時(shí)也不需要知道信號(hào)的任何先驗(yàn)信息，因而減少

3、了恢復(fù)的數(shù)據(jù)量，在一定程度上緩解了傳輸和存儲(chǔ)的巨大壓力，也降低了對(duì)硬件的要求。
　　 本文首先介紹了壓縮感知的基本理論框架，包括稀疏基、觀測(cè)矩陣以及恢復(fù)算法，重點(diǎn)放在對(duì)恢復(fù)算法的介紹上，并對(duì)各算法進(jìn)行對(duì)比仿真。其次討論了圖像融合的基本理論，包括其融合過程、融合層次以及融合規(guī)則，重點(diǎn)分析了基于拉普拉斯金字塔變換和基于小波變換的兩種融合算法。然后將壓縮感知技術(shù)與這兩種融合算法相結(jié)合，并對(duì)多聚焦圖像進(jìn)行仿真分析。最后采用熵、空間頻率、