基于壓縮感知的多聚焦圖像融合技術(shù)研究.pdf

1、作為一種有效的技術(shù)方案，圖像融合通過有效利用圖像的互補和冗余信息來提高圖像的可用性、清晰度和可識別性，可更綜合全面地分析場景和目標。壓縮傳感理論突破了香農(nóng)采樣定理對傳感系統(tǒng)的限制，只要信號在某個基上是稀疏的，那么就可以通過一個與其基不相關(guān)的測量矩陣把這一高維信號投影到低維空間，直接獲得可逆的壓縮信號，而不需要對原信號進行高速率采樣。壓縮感知可有助于減少大數(shù)據(jù)圖像融合的存儲空間和計算成本。
　　 本文研究基于壓縮感知的像素級圖像融

2、合方法，提出一種新的自適應采樣模式，引入了4種重要性度量和諧波系數(shù)，在此基礎(chǔ)上引入了一種改進的基于全局、高低頻重要性度量和諧波系數(shù)的融合規(guī)則，重點分析了不同采樣模式、不同融合規(guī)則、不同參數(shù)對不同圖像融合性能的影響，與已有壓縮感知圖像融合方案進行仿真對比，并分析和驗證了在景深擴展、多曝光和多角度光源圖像融合中的應用。
　　 論文首先結(jié)合現(xiàn)有壓縮感知采樣模型，分析和研究了自適應采樣模式的融合性能。仿真結(jié)果表明，因為自適應采樣模式自適

3、應地在頻率明顯變化的區(qū)域增加采樣點數(shù)而更好地把握圖像邊緣和紋理走向，針對頻譜中有明顯變化區(qū)域的圖像，在壓縮比較低的情況下，自適應采樣模式的性能優(yōu)于現(xiàn)有模式，可獲得更好的融合效果。且基于自適應采樣模式的壓縮感知圖像融合方案性能對比例參數(shù)不敏感（即，不隨比例參數(shù)而有較大變化）。
　　 論文分析了壓縮感知圖像融合方案中權(quán)重因子的選擇對融合方案性能的影響。仿真結(jié)果表明，在全局和高低頻模式下，圖像的振幅、能量、方差、均方差4種不同重要性度

4、量因子均能較好反映源圖像的特征，對應方案的融合性能相近。且基于高低頻重要性度量的融合方案的性能對不同低頻區(qū)域半徑參數(shù)不敏感。除平均亮度差異較大的原始圖像，改進的諧波系數(shù)也能較好反映源圖像的特征，且基于諧波系數(shù)的融合方案和基于全局、高低頻重要性度量的融合方案性能相近。隨著測量次數(shù)的增加，基于壓縮感知的圖像融合性能也隨之提高，且頻譜更稀疏的圖像可通過更少的測量（更高的壓縮比）得到更精確的融合質(zhì)量。
　　 結(jié)合雙星和自適應采樣模式，將

5、本文改進方案和已有壓縮感知融合方案對不同圖像進行仿真對比，仿真結(jié)果表明，本文改進方案在已有壓縮感知方案的基礎(chǔ)上融合性能有了進一步的提高。在典型景深擴展、多曝光和多角度光源圖像場景中，將本文改進方案與傳統(tǒng)小波和NSCT(Non-Sampled Contourlet Transform)融合方案進行仿真對比，實驗結(jié)果表明，與傳統(tǒng)方案相比，本文改進壓縮感知融合方案可用更少的數(shù)據(jù)得到很好的融合效果。尤其針對頻譜中有明顯變化的多角度光源圖像，結(jié)合