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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rrf的温升区域信息和可见光背景信息。
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