原文服务方: 计算机应用研究       
摘要:
根据压缩感知理论中的采样模式,提出了一种基于改进采样模式的压缩域图像融合算法.该算法首先通过双星型采样模式获得待融合图像的稀疏域压缩测量值,然后利用一种简单的绝对值最大融合规则直接在压缩感知域进行融合,最后通过贝叶斯的方法重构融合图像.在图像重建的过程中采用了贝叶斯方法.由于考虑了误差以及噪声的影响,使得融合图像的质量进一步提高.仿真结果表明,该算法具有良好的融合效果.
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基于压缩感知的图像融合算法研究
压缩感知
稀疏表示
图像重构
图像融合
小波变换
一种基于小波稀疏基的压缩感知图像融合算法
压缩感知
图像融合
小波稀疏
双放射采样模式
利用小波系数上下文建模的Bayesian压缩感知重建算法
上下文建模
压缩感知
图像重建
Bayesian推理
基于噪声整形的压缩感知图像融合算法
图像融合
压缩感知
噪声整形
内容分析
关键词云
关键词热度
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文献信息
篇名 基于Bayesian压缩感知的融合算法
来源期刊 计算机应用研究 学科
关键词 双星型 压缩感知 图像融合 贝叶斯
年,卷(期) 2013,(2) 所属期刊栏目 图形图像技术
研究方向 页码范围 613-615
页数 3页 分类号 TP391
字数 语种 中文
DOI 10.3969/j.issn.1001-3695.2013.02.082
五维指标
作者信息
序号 姓名 单位 发文数 被引次数 H指数 G指数
1 王戴木 阜阳师范学院计算机与信息学院 21 53 4.0 6.0
2 周红志 阜阳师范学院信息工程学院 33 77 4.0 8.0
3 冯莹莹 阜阳师范学院信息工程学院 41 92 6.0 8.0
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研究主题发展历程
节点文献
双星型
压缩感知
图像融合
贝叶斯
研究起点
研究来源
研究分支
研究去脉
引文网络交叉学科
相关学者/机构
期刊影响力
计算机应用研究
月刊
1001-3695
51-1196/TP
大16开
1984-01-01
chi
出版文献量(篇)
21004
总下载数(次)
0
总被引数(次)
238385
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