專利名稱：基于冗余字典稀疏表示和評價指標(biāo)的圖像融合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于圖像處理技術(shù)領(lǐng)域，特別涉及圖像的融合，可用于圖像處理、計算機(jī)視覺、遙感、醫(yī)學(xué)圖像處理及軍事等領(lǐng)域。
背景技術(shù)：
圖像融合(Image Fusion)是指將多源信道上所得到的多幅關(guān)于同一目標(biāo)或區(qū)域的圖像數(shù)據(jù)，經(jīng)過圖像處理和計算機(jī)技術(shù)等方法，最佳地提取各個信道中的重要信息，最后得到一幅融合了各個信道重要信息的高質(zhì)量圖像，以提高圖像信息的利用率、可靠性和改善計算機(jī)解譯精度、提升原圖像的空間分辨率和光譜分辨率，有利于進(jìn)行監(jiān)測。在不利的環(huán)境條件下或者當(dāng)一個圖像傳感器不足以提供用于目標(biāo)識別或場景描述的足夠信息時，通過對多幅圖像進(jìn)行融合，獲得比較滿意的圖像效果。融合后的圖像對場景或?qū)ο蟮拿枋霰热魏螁我辉瓐D像都要更加全面和精確。融合圖像更符合人和機(jī)器的視覺特性，有利于諸如目 標(biāo)識別和特征提取的圖像處理。傳統(tǒng)的圖像融合方法主要有三種像素級融合、特征級融合和決策級融合。其中像素級圖像融合方法，是在圖像嚴(yán)格配準(zhǔn)的條件下，對多源圖像直接進(jìn)行信息融合處理。在像素級融合方法中，近年來普遍使用基于圖像稀疏表示的方法。圖像的稀疏表示作為圖像的ー種表示方式，是指圖像線性展開中大部分基函數(shù)的系數(shù)的絕對值都接近于零，只有少數(shù)基函數(shù)具有較大的非零系數(shù)，并且用有限的大系數(shù)能表示出圖像的大部分，稀疏表不中如果信息信號越稀疏，恢復(fù)信號就越準(zhǔn)確。目前傳統(tǒng)的固定正交基的稀疏表不方法如小波方法有時不足以捕獲信號的多種特征，信號不夠稀疏，因此融合后的圖像不夠準(zhǔn)確、信息不夠豐富。特征級圖像融合方法，是通過檢測圖像中的邊緣、紋理和方向等特征信息，提取圖像中的細(xì)節(jié)特征然后再進(jìn)行融合操作，融合結(jié)果能最大限度地給出決策者所需要的特征信息，缺點(diǎn)是是融合精度沒有像素級融合方法高。決策級圖像融合方法，是從圖像中挖掘語義信息，再進(jìn)行融合操作，優(yōu)點(diǎn)是具有良好的實時性和容錯性，缺點(diǎn)是預(yù)處理代價高，信息損失最多。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明的目的在于針對上述已有技術(shù)的不足，提出一種基于冗余字典稀疏表示和評價指標(biāo)的圖像融合方法，以減少融合圖像的信息損失，提高融合圖像的精度。實現(xiàn)本發(fā)明目的的技術(shù)方案是充分利用稀疏表示理論和冗余字典的優(yōu)點(diǎn)，結(jié)合基于評價標(biāo)準(zhǔn)的融合規(guī)則，通過少量的稀疏表示后的原子及其系數(shù)來進(jìn)行融合，具體步驟包括如下(I)輸入待融合圖像A和B，對待融合圖像A和B用滑窗間隔為m的滑動窗ロ自上到下，自左到右的進(jìn)行分塊，分成I塊大小為nXn的局部圖像塊X；4、Xf，其中i表示第i個分塊，i = {1，2，. . .，1}，n根據(jù)帶融合圖像大小選定，m取值為能被n整除的正整數(shù)；
(2)分別對圖像塊A4、Xf，用冗余脊波字典T進(jìn)行稀疏度為k的稀疏表示，得到稀疏表示后的兩組原子<和ぐ及其對應(yīng)的系數(shù)向量X4、yf ；(3)計算系數(shù)向量X4、タf對應(yīng)的ー范數(shù)く、Cf
權(quán)利要求
1.一種基于冗余字典稀疏表示和評價指標(biāo)的圖像融合方法，包括如下步驟 (1)輸入待融合圖像A和B，對待融合圖像A和B用滑窗間隔為m的滑動窗ロ自上到下，自左到右的進(jìn)行分塊，分成I塊大小為nXn的局部圖像塊X；4、Xf，其中i表示第i個分塊，i = {1，2，. . .，1}，n根據(jù)帶融合圖像大小選定，m取值為能被n整除的正整數(shù)； (2)分別對圖像塊Xf、Xf，用冗余脊波字典T進(jìn)行稀疏度為k的稀疏表示，得到稀疏表示后的兩組原子 <和ぐ及其對應(yīng)的系數(shù)向量X4、ズ； (3)計算系數(shù)向量X4、タf對應(yīng)的ー范數(shù)く、Cf
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其中步驟(4)所述的根據(jù)cf和cf的大小選擇融合后的原子Zij, j = {1,2, , k},按如下步驟進(jìn)行 (4a)若< 2 cf，則融合后的原子選取 <前Wi個原子和zf的前(k-Wi)個原子，當(dāng)選取得到的原子中有相同的原子時，保留系數(shù)絕對值大的原子，刪除系數(shù)絕對值小的原子，然后再從 <剩下的原子中選擇系數(shù)絕對值最大的原子加入到融合后的原子中，再檢查融合后的原子，如果其中還有相同的原子，繼續(xù)刪除系數(shù)絕對值小的原子，直到選取的原子中沒有相同的原子； (4b)若cf > <，則融合后的原子選取zf前Wi個原子和 <的前(k-Wi)個原子，當(dāng)選取得到的原子中有相同的原子時，保留系數(shù)絕對值大的原子，刪除系數(shù)絕對值小的原子，然后再從 <剩下的原子中選擇其中系數(shù)絕對值最大的原子加入到融合后的原子中，再檢查融合后的原子，如果其中還有相同的原子，繼續(xù)刪除系數(shù)絕對值小的原子，直到選取的原子中沒有相同的原子； 其中，Wi = {I, 2, 3, , k}。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的方法，其中步驟(5)所述的對融合后的圖像塊，計算其信息熵或者空間頻率，按如下步驟進(jìn)行 (5a)將融合后的圖像塊fu變換成大小為nXn的像素矩陣； (5b)利用得到的像素矩陣，利用如下公式計算融合后圖像塊的信息熵
全文摘要
本發(fā)明公開了一種基于冗余字典稀疏表示和評價指標(biāo)的圖像融合方法，主要解決傳統(tǒng)融合方法中融合圖像的信息損失較大、細(xì)節(jié)不夠豐富的問題。其實現(xiàn)過程是輸入兩幅待融合圖像，把待融合圖像分塊；用冗余字典分別對圖像塊進(jìn)行稀疏表示，得到圖像塊的原子；計算原子的一范數(shù)，并根據(jù)得到的一范數(shù)的值對原子進(jìn)行選擇，得到融合后的原子；對融合后的原子進(jìn)行圖像表示得到融合后的圖像塊；計算融合后圖像塊的信息熵或空間頻率，用信息熵或空間頻率最大的圖像塊組成最終的融合圖像。本發(fā)明方法和傳統(tǒng)的小波融合方法相比具有融合圖像的信息損失更少，細(xì)節(jié)更豐富的優(yōu)點(diǎn)，可用于圖像處理、計算機(jī)視覺、遙感、醫(yī)學(xué)圖像處理及軍事領(lǐng)域。
文檔編號G06T7/00GK102651124SQ201210099518
公開日2012年8月29日 申請日期2012年4月7日 優(yōu)先權(quán)日2012年4月7日
發(fā)明者侯彪, 劉芳, 尚榮華, 戚玉濤, 朱亞萍, 焦李成, 王杰, 郝紅俠, 馬文萍, 馬晶晶 申請人:西安電子科技大學(xué)