基于压缩感知的图像融合程序

资 源 简 介

基于压缩感知的图像融合程序

详 情 说 明

基于压缩感知的图像融合技术解析

压缩感知（Compressed Sensing, CS）是一种突破传统奈奎斯特采样定理的信号处理技术，它利用信号的稀疏性，通过少量非自适应线性测量即可实现高效采样与重构。在图像融合领域，该技术能够显著降低数据采集量的同时保持融合质量。

核心原理 稀疏表示：图像在特定变换域（如小波、DCT）下具有稀疏性，即大部分系数接近零。 测量矩阵设计：采用随机高斯矩阵或伯努利矩阵对原始图像进行线性投影，获取低维测量值。 联合优化融合：对多幅源图像的测量值进行融合（如加权平均、取最大值），再通过重构算法恢复融合后的图像。

MATLAB实现关键点 测量过程：通过稀疏基（如小波变换）和测量矩阵生成压缩数据，大幅减少传输带宽需求。 融合规则：在测量域或稀疏域设计自适应规则，例如基于区域能量的系数选择，以保留多幅图像的重要特征。 重构算法：常用正交匹配追踪（OMP）或基追踪（BP）算法，从融合后的测量值中高精度重建图像。

优势与挑战 优势：降低硬件成本，适用于资源受限场景（如遥感、医疗影像）。 挑战：重构算法计算复杂度高，需权衡融合速度与精度；测量矩阵的优化直接影响融合效果。

该技术为多源图像融合提供了一种轻量化解决方案，未来可结合深度学习进一步优化重构效率。