【摘 要】
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基于压缩感知理论提出了一种红外与可见光图像的融合新方法。该方法将Contourlet变换(CT)和小波变换(WT)相结合,以进一步增加变换后系数的稀疏性,同时对采样模式和融合规则进
【机 构】
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中国科学院长春光学精密机械与物理研究所,中国科学院大学,长春理工大学理学院,长春工业大学电气与电子工程学院
【基金项目】
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吉林省科技厅科技发展计划资助项目(No.50105)
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基于压缩感知理论提出了一种红外与可见光图像的融合新方法。该方法将Contourlet变换(CT)和小波变换(WT)相结合,以进一步增加变换后系数的稀疏性,同时对采样模式和融合规则进行改进。首先对图像进行Contourlet变换,再对各高层分解系数进行正交小波变换;然后使用各层采样率不同的分立双放射形采样矩阵对系数采样,并用不同的规则对各层采样值进行融合;最后使用非线性共轭梯度法重构融合图像。实验结果表明,在采样率为0.5时,本文方法融合图像的细节信息比小波方法和小波变换压缩感知(WTCS)方法更加丰富;在所有采样率上,本文方法的融合效果比WTCS法在互信息、空间频率和融合信息逼真度等客观融合质量评价指标上均提高约10%。
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