压缩感知方法等多种方法融合近红外与可见光图像

资 源 简 介

压缩感知方法等多种方法融合近红外与可见光图像

详 情 说 明

在图像处理领域，近红外与可见光图像融合是一个重要研究方向。这类融合技术能够结合两种图像的优势：可见光图像提供丰富的纹理和细节信息，而近红外图像则包含物质成分等深层特征。

目前主流融合方法主要包括以下几类：

变换域方法：小波变换和傅里叶变换是典型代表。它们通过将图像转换到频域，在不同频段进行特征融合，再重构回空间域。小波变换尤其擅长保留图像边缘特征。

统计分析方法：以主成分分析(PCA)为代表，通过提取图像的主成分特征，在特征空间实现数据融合。这种方法计算效率较高，适合处理大规模图像数据。

压缩感知方法：基于稀疏表示理论，利用少量采样数据就能重建原始信号。在图像融合中能有效降低数据量，同时保持重要特征不丢失。

实际应用中往往采用多方法融合策略，例如先用小波变换分解图像，再结合压缩感知进行特征选择，最后通过PCA优化融合结果。评价方面通常采用互信息量、结构相似性(SSIM)等客观指标，结合主观视觉评估，全面衡量融合效果。

这种多方法融合方案在遥感、医学影像、安防监控等领域都有广泛应用前景。