基于壓縮感知理論的彩色圖像恢復(fù)與融合.pdf

1、圖像融合通過綜合利用多個(gè)傳感器獲取的形式多樣的圖像信息，獲得對(duì)目標(biāo)更為準(zhǔn)確全面的描述，以提高圖像信息的利用效率。目前圖像融合已廣泛地應(yīng)用于軍事、遙感、計(jì)算機(jī)視覺，醫(yī)學(xué)、工業(yè)等諸多領(lǐng)域。另外由于硬件條件的限制，獲取到源圖像難免受到各種噪聲的干擾，因此，有必要先將源圖像進(jìn)行恢復(fù)，以提高圖像質(zhì)量。傳統(tǒng)算法將圖像恢復(fù)與圖像融合分開處理，算法效率不高，融合結(jié)果有待進(jìn)一步改進(jìn)。因此研究同步圖像恢復(fù)與融合的算法具有重要的理論意義和實(shí)際應(yīng)用價(jià)值。

2、>　　本論文將壓縮感知理論和稀疏表示理論，應(yīng)用于彩色圖像恢復(fù)問題，并結(jié)合稀疏表示域的圖像融合問題，研究圖像融合與恢復(fù)相結(jié)合的算法。主要工作包括研究彩色圖像不同顏色通道間的相關(guān)性，在聯(lián)合稀疏模型的基礎(chǔ)上，提出拓展的聯(lián)合稀疏模型，在轉(zhuǎn)換矩陣上得到更稀疏的表示，提高算法性能。研究圖像高斯噪聲、椒鹽噪聲的特性，以及馬賽克圖像的特點(diǎn)，提出了壓縮感知理論下的圖像恢復(fù)算法。研究壓縮傳感域圖像恢復(fù)和融合的內(nèi)在聯(lián)系，以稀疏表示系數(shù)為橋梁，提出了彩色圖像融