压缩感知理论及其在图像融合中的应用  

Application of compressed sensing theory to fusion

作　　者：魏超[1,2] 刘智[1] 王番[1] 王刚[1,3] 

机构地区：[1]信息工程大学测绘学院 [2]96169部队 [3]96301部队

出　　处：《测绘工程》2013年第2期30-33,共4页Engineering of Surveying and Mapping

摘　　要：Nyquist/Shannon采样定理容易产生大量的冗余信息,这种传统的方法造成巨大的存储空间浪费。2006年,Donoho等人提出一种新的理论——压缩感知理论,打破了Nyquist采样定理,可以以远低于Nyquist采样速率采集信号。压缩感知理论提出之后,因其巨大的优势被迅速应用于信号和图像处理等各个领域中。文中主要介绍压缩感知理论的基本概念及其在图像融合中的应用。Traditional Nyquist/Shannon sampling theorem produces great useless information, resulting in the waste of saving space. Compressed sensing（CS） which is a new theory put forward by Donoho in 2006, captures and represents compressible signals at a sampling rate significantly below the Nyquist rate. For its huge advantage, CS is quickly applied to the signal and image processing field. The basic theory of CS and the application to the image fusion are presented

关 键 词：压缩感知 图像融合 稀疏表示 

分 类 号：TN919[电子电信—通信与信息系统]