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以稀疏表示理论为基础,研究了一种可见光和红外图像融合算法,提出了一种稀疏系数融合规则。首先,利用K-SVD算法对待融合图像的所有子区域进行字典学习,得到用于稀疏向量计算的过完备字典;然后,计算稀疏向量,利用正交匹配追踪算法进行求解;最后,提出一种基于稀疏向量最大元素绝对值的融合规则,完成可见光和红外图像的稀疏向量融合,得到融合图像。实验结果表明,融合结果明显优于传统的基于Maximum-L_1-Norm融合规则的融合结果。