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針對電氣設備熱故障定位采用彩色圖像融合方法時數據量大的問題，對彩色圖像融合以及壓縮感知理論進行了研究和歸納，提出了一種基于壓縮感知的紅外與可見光彩色圖像加權融合算法。首先分別將紅外熱圖像與可見光彩色圖像分解為單獨的3個R、G、B通道，運用小波基對分離出來的各通道數據進行了稀疏表示；其次利用高斯隨機矩陣對稀疏數據進行采樣得到了測量值，將對應通道的測量值通過兩個權重因子進行了融合；最后通過正交匹配追蹤重構算法（ OMP）對各通道的融合數據進行了重構，將得到的3通道重構數據恢復為融合后的彩色圖像。研究結果表明，該算法能用比傳統彩色圖像融合少50%的采樣點來實現融合；在平均梯度、峰值信噪比、空間頻率以及信息熵上與傳統數據融合指標相當，較好地保留了紅外熱圖rrf的溫升區域信息和可見光背景信息。
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