压缩感知图像加权融合算法在热 故障监测中的应用*

作者：肖儿良，黄元松 日期：2017-08-14/span> 浏览：2373 查看PDF文档

压缩感知图像加权融合算法在热故障监测中的应用*
肖儿良，黄元松
(上海理工大学 光电学院，上海 200093)

摘要：针对电气设备热故障定位采用彩色图像融合方法时数据量大的问题，对彩色图像融合以及压缩感知理论进行了研究和归纳，提出了一种基于压缩感知的红外与可见光彩色图像加权融合算法。首先分别将红外热图像与可见光彩色图像分解为单独的3个R、G、B通道，运用小波基对分离出来的各通道数据进行了稀疏表示；其次利用高斯随机矩阵对稀疏数据进行采样得到了测量值，将对应通道的测量值通过两个权重因子进行了融合；最后通过正交匹配追踪重构算法（OMP）对各通道的融合数据进行了重构，将得到的3通道重构数据恢复为融合后的彩色图像。研究结果表明，该算法能用比传统彩色图像融合少50%的采样点来实现融合；在平均梯度、峰值信噪比、空间频率以及信息熵上与传统数据融合指标相当，较好地保留了红外热图中的温升区域信息和可见光背景信息。

关键词：图像融合；红外热图像；可见光图像；压缩感知；热故障

中图分类号：TP391；TM762                   文献标志码：A                  文章编号：1001-4551(2017)06-0674-06

本文引用格式：
肖儿良，黄元松.压缩感知图像加权融合算法在热故障监测中的应用［J］.机电工程，2017，34(6)：674-679.
XIAO Er liang, HUANG Yuan song. Application of weighted image fusion based on compressed sensing in thermal fault monitoring［J］.Journal of Mechanical & Electrical Engineering, 2017,34(6):674-679.
《机电工程》杂志：http://www.meem.com.cn