【摘 要】
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现实生活中,图像已成为信息获取的重要内容形式.单一图像传感器获取的信息量有限,难以满足应用需要,而来自不同传感器的大量数据,既具有互补性,又存在极大的冗余性.本文采用
【机 构】
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辽宁工程技术大学,辽宁 阜新,123000
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现实生活中,图像已成为信息获取的重要内容形式.单一图像传感器获取的信息量有限,难以满足应用需要,而来自不同传感器的大量数据,既具有互补性,又存在极大的冗余性.本文采用基于多尺度变换、超完备字典等方法,将来自不同类型传感器的待融合图像进行稀疏表示,并设计构造局部非线性的随机测量矩阵,使图像稀疏系数矩阵在测量矩阵的作用下用远小于原图像的数据量进行计算得到融合结果,采用高效精确的重构算法将融合结果还原为图像表示,既节省中间融合所需的计算量,又较好地利用原图像中像素间的内在联系,从而提高图像融合的效果.
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