随着传感器技术的发展,视觉传感器的种类不断增加。利用多种具有互补特性的视觉传感器协同工作可有效提高系统的可靠性和稳定性。因此,研究如何提高单个图像传感器获得的更多更精确的视觉信息以及如何有效利用多个传感器的互补信息具有重要的理论意义和实际应用价值。(1)本文结合压缩传感理论在自然信号恢复方面的优势,通过将图像传感器色彩滤波阵列等效为压缩感知理论中的感知矩阵,将拜耳模式彩色图像恢复问题转化为压缩传感稀疏信号恢复问题。通过对拜耳模式的色彩滤波阵列进行改进,实现同步真彩色和近红外图像的成像,有效提高了单芯片图像传感器获得多光谱图像的能力。仿真实验验证了该方法的有效性。(2)随着压缩成像技术的相继提出,面向压缩成像技术的图像融合问题受到各国学者越来越多的关注,各种不同算法相继提出。然而压缩采样数据的活跃度测量一直没有很好解决,使得现有方法融合效果不够理想。对此,本文提出一种新的压缩成像测量活跃度测量方法,利用压缩传感测量的离散余弦系数不变的原理,通过稀疏表示获取传感测量的近似离散余弦系数,并利用该系数计算压缩传感测量的活跃度,进而实现测量值有效融合。仿真实验结果验证了该算法的有效性,与传统算法相比该算法融合结果不管是主观评价和客观评价上都具有明显的优势。