基于压缩感知的红外与可见光图像融合

摘要

基于压缩感知理论提出了一种红外与可见光图像的融合新方法.该方法将Contourlet变换(CT)和小波变换(WT)相结合,以进一步增加变换后系数的稀疏性,同时对采样模式和融合规则进行改进.首先对图像进行Contourlet变换,再对各高层分解系数进行正交小波变换;然后使用各层采样率不同的分立双放射形采样矩阵对系数采样,并用不同的规则对各层采样值进行融合;最后使用非线性共轭梯度法重构融合图像.实验结果表明,在采样率为0.5时,本文方法融合图像的细节信息比小波方法和小波变换压缩感知(WTCS)方法更加丰富;在所有采样率上,本文方法的融合效果比WTCS法在互信息、空间频率和融合信息逼真度等客观融合质量评价指标上均提高约l0％.