【摘 要】
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在使用无线多媒体传感网络WMSN进行环境监测的过程中，对同一场景所采集的红外和可见光源图像进行信息融合时，传统的方法融合的数据量较大且没有充分考虑其内在稀疏性和丰富的结
【基金项目】
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国家自然科学基金资助项目(61261040)
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在使用无线多媒体传感网络WMSN进行环境监测的过程中，对同一场景所采集的红外和可见光源图像进行信息融合时，传统的方法融合的数据量较大且没有充分考虑其内在稀疏性和丰富的结构特征，图像融合的质量不高。将稀疏表示理论应用于WMSN红外和可见光图像融合中，在原始DCT冗余字典基础上，结合K-SVD字典训练算法和同步正交匹配追踪SOMP算法对WMSN红外和可见光图像进行有效的稀疏表示，并选择自适应加权平均融合规则对稀疏表示系数进行融合处理。仿真结果表明，相对于传统的基于空域及变换域的红外和可见光图像融合方法，该方法
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