基于壓縮感知的WMSN圖像融合方法研究.pdf

1、無(wú)線(xiàn)多媒體傳感網(wǎng)絡(luò)（Wireless Multimedia Sensor Networks,WMSN）監(jiān)測(cè)場(chǎng)景固定且信息量豐富，所采集的圖像含有多種細(xì)節(jié)特征。然而，WMSN需要傳輸大量的圖像數(shù)據(jù)，但其網(wǎng)絡(luò)能量受限，且圖像特征易受到環(huán)境噪聲的侵?jǐn)_；此外，WMSN圖像監(jiān)測(cè)中，同一類(lèi)型的圖像獲取的信息單一，無(wú)法滿(mǎn)足全天候高質(zhì)量監(jiān)測(cè)的要求。
　　在WMSN中可以同時(shí)采集同一場(chǎng)景的紅外圖像和可見(jiàn)光圖像，并利用圖像融合技術(shù)有效地實(shí)現(xiàn)了兩者的優(yōu)

2、勢(shì)互補(bǔ)，這樣不僅可以在一定程度上降低傳輸?shù)臄?shù)據(jù)量，也能實(shí)現(xiàn)全天候的圖像監(jiān)測(cè)。而傳統(tǒng)的圖像融合方法是對(duì)所有像素值或者系數(shù)進(jìn)行處理，融合的數(shù)據(jù)量較大，而且它們都沒(méi)有充分利用圖像的結(jié)構(gòu)特征和內(nèi)在稀疏性，難以獲得WMSN高質(zhì)量的融合圖像。因此，迫切需要研究適用于WMSN圖像的融合方法。
　　近年來(lái)，壓縮感知相關(guān)理論受到了廣大學(xué)者的關(guān)注，特別是稀疏表示方法更是被廣泛用于各類(lèi)圖像處理中，如圖像融合、去噪等。本文在研究基于DWT的圖像稀疏基礎(chǔ)上

3、，提出了一種 WMSN圖像融合方法，旨在解決 WMSN能量受限問(wèn)題；該方法利用WMSN圖像的內(nèi)在稀疏性，在壓縮感知技術(shù)框架下進(jìn)行DWT稀疏和隨機(jī)觀測(cè)，并通過(guò)改進(jìn)的融合規(guī)則融合少量的觀測(cè)值，最后采用Cosamp算法進(jìn)行圖像重構(gòu)。實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明：在WMSN源圖像質(zhì)量較好的情況下，通過(guò)該方法的融合處理能在保證融合圖像質(zhì)量的同時(shí)，進(jìn)一步減少融合的數(shù)據(jù)量。
　　但是，當(dāng)外界環(huán)境惡化時(shí)，采集的WMSN圖像中含有大量的高斯白噪聲，利用以上方法得到