针对区域梯度法、区域能量法重构图像峰值信噪比较低、均方根误差较高的现象,提出了一种改进的基于区域梯度-能量的压缩感知图像融合方法.该方法首先构造正交小波变换矩阵,并使用小波变换使图像稀疏化,然后采用哈达玛矩阵作为测量矩阵对稀疏信号进行测量得到测量值,分别计算测量值对应的梯度值及能量值,依据绝对值取大法及加权平均法对测量值进行融合,最后对融合后的测量值进行图像重构.实验结果表明,该方法比单独使用区域梯度法或区域能量法具有较好的图像融合效果.
参考文献
| [1] | 黄晓生;戴秋芳;曹义亲.一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法[J].计算机应用研究,2012(9):3581-3583. |
| [2] | 张建勋;谢婷婷.基于小波区域梯度的图像融合新算法[J].重庆理工大学学报：自然科学,2012(10):51-55. |
| [3] | 宋亚军;倪国强;高昆.基于小波-Contourlet变换的区域能量加权图像融合算法[J].北京理工大学学报,2008(2):168-172. |
| [4] | 朱辉;江卓斌;胡斌杰.一种改进的基于方向区域能量的多聚焦图像融合算法[J].传感器与微系统,2011(9):131-134,138. |
| [5] | 沈瑜.一种改进小波变换的图像融合方法*[J].自动化与仪器仪表,2013(05):202-204. |
| [6] | 杜鑫.压缩感知在多源图像融合中的应用[J].太赫兹科学与电子信息学报,2013(04):614-618. |
| [7] | 魏超;刘智;王番;王刚.压缩感知理论及其在图像融合中的应用[J].测绘工程,2013(2):30-33. |
| [8] | 杨扬;刘哲;张萌.一种基于全变差莫型的欠采样图像重构方法[J].红外与毫米波学报,2012(2):153-158. |
| [9] | 朱明;高文;郭立强.压缩感知理论在图像处理领域的应用[J].中国光学,2011(5):441-447. |
| [10] | 张伟;曾凡仔;曾庆光.基于压缩感知理论的图像融合方法[J].计算机工程与应用,2012(12):194-197. |
| [11] | 李新;秦世引.基于压缩感知原理的图像融合新方法[J].高技术通讯,2012(1):35-41. |
| [12] | 韦瑶;刘婵梓;陈庆春.基于压缩感知的多聚焦图像融合方法[J].通信技术,2013(7):106-108. |
| [13] | 杨奕堂 .基于压缩感知理论的图像融合方法研究[D].西安电子科技大学,2012. |
| [14] | Rebecca M. Willett;Roummel F. Marcia;Jonathan M. Nichols.Compressed sensing for practical optical imaging systems: a tutorial[J].Optical Engineering,20117(7):072601-1-072601-13. |
| [15] | 楚恒;朱维乐.基于DCT变换的图像融合方法研究[J].光学精密工程,2006(2):266-273. |
| [16] | 彭真明;景亮;何艳敏;张萍.基于多尺度稀疏字典的多聚焦图像超分辨融合[J].光学精密工程,2014(1):169-176. |
| [17] | 朱秋平;颜佳;张虎;范赐恩;邓德祥.基于压缩感知的多特征实时跟踪[J].光学精密工程,2013(2):437-444. |
| [18] | 孙晓燕;常发亮.梯度特征稀疏表示目标跟踪[J].光学精密工程,2013(12):3191-3197. |
| [19] | 刘欣悦;董磊;王建立.稀疏采样傅里叶望远镜成像[J].光学精密工程,2010(3):521-527. |
| [20] | 申晓华;杨国胜;张焕龙.改进的基于区域能量的图像融合方法[J].弹箭与制导学报,2006(4):279-281. |
| [21] | 柴勇;何友;曲长文.基于改进的区域能量特征多分辨率图像融合算法[J].火力与指挥控制,2010(3):5-8. |
| [22] | 龚昌来.基于局部能量的小波图像融合新方法[J].激光与红外,2008(12):1266-1269. |
上一张
下一张
上一张
下一张
计量
- 下载量()
- 访问量()
文章评分
- 您的评分：
-
10%
-
20%
-
30%
-
40%
-
50%