一種基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法
【專利摘要】本發(fā)明涉及一種基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，屬于圖像處理領域以及信息融合領域。本發(fā)明在圖像融合與超分辨率實現(xiàn)上，將待融合的低分辨率源圖像看成是一幅多通道圖像，通過構建其結構張量求得多通道圖像梯度特征的單值表示，根據低分辨率融合圖像與多通道圖像之間具有相同或相近的梯度特征，建立圖像融合與超分辨率實現(xiàn)模型：在該模型中，通過引入分數(shù)階微分和分數(shù)階全變分最小化方法實現(xiàn)噪聲抑制，并通過雙向濾波擴散來增強圖像邊緣信息，抑制虛假信息的產生。本發(fā)明克服了傳統(tǒng)方法不能同時進行融合與超分辨率實現(xiàn)的不足，在目標成像、安全監(jiān)視等領域具有較好的應用前景。
【專利說明】一種基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法
【技術領域】
[0001]本發(fā)明涉及一種基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，屬于圖像處理領域以及信息融合領域。
【背景技術】
[0002]多源圖像融合是把不同類型的傳感器(或同一類型傳感器在不同時刻或方式下)所獲取的有關某一具體場景的多幅圖像信息進行綜合，生成一幅新的有關此場景的解釋，以便對該場景或目標進行更為清晰、完整、可靠的描述。通過綜合而獲得的圖像，能有效克服單一傳感器圖像數(shù)據在幾何、光譜、時間以及空間分辨率方面的差異性和局限性，這非常有利于對事件或物理現(xiàn)象進行識別、理解和定位。目前，該技術因具有冗余性、互補性、時間優(yōu)越性、成本相對較低等優(yōu)點而被廣泛應用于計算機視覺、醫(yī)療成像與診斷、遙感測繪、軍事等相關領域。
[0003]國內外學者在多源圖像融合方面取得了一系列研究成果，提出了一些性能優(yōu)異的融合算法。這些算法主要有基于多尺度分解的融合方法、基于假彩色的融合方法、基于神經網絡的融合方法等。這些傳統(tǒng)的融合方法通常需要假設源圖像具有較好的空間分辨率和清晰度。當這些假設被滿足時，融合方法便能獲得較為滿意的融合效果。然而，現(xiàn)實中的許多成像系統(tǒng)，如紅外成像儀和CCD照相機等因固有傳感器陣列排列密度的限制，使得采集到的圖像分辨率不可能很高。這使得融合結果的分辨率達不到應用的需要或不能滿足人眼的視覺觀察需要。顯然，這類對源圖像具有較高要求的融合方法極大地限制了算法的應用推廣，更不能滿足現(xiàn)實需求。針對這一問題通?？上葘υ磮D像進行超分辨率實現(xiàn)，然后對其融合；或者先對低分辨率圖像進行融合然后再對融合結果進行超分辨率實現(xiàn)。這樣做雖然都能得到分辨率較高的融合圖像，但很容易把第一步圖像處理過程中引入的一些虛假信息傳送到最終的結果中，并影響最終結果的視覺效果。
[0004]為解決傳統(tǒng)圖像融合方法功能單一，且對待融合圖像空間分辨率具有較高要求的不足，本發(fā)明設計出能同時執(zhí)行圖像融合與分辨率提升的變分與分數(shù)階微分方法。該方法從應用的實際需求出發(fā)，避免了傳統(tǒng)方法對源圖像具有較超分辨率的要求。從這一層面來說，該研究不再局限于多源圖像信息利用率的保持上，更重要的是利用變分與分數(shù)階微分的某些特性構建出具有雙重或多重功能的圖像融合模型，以此提升融合圖像的空間分辨率，以便于人眼視覺的觀察以及融合結果的后續(xù)處理。

【發(fā)明內容】

[0005]本發(fā)明提供了一種基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，以用于解決傳統(tǒng)圖像融合方法功能單一，且對待融合圖像空間分辨率具有較高要求的不足。
[0006]本發(fā)明的技術方案是:一種基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，所述方法的步驟如下:a、將多源待融合的7幅低分辨率圖像
【權利要求】
1.一種基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其特征在于:所述方法的步驟如下: A、將多源待融合的7幅低分辨率圖像
2.根據權利要求1所述的基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其特征在于:所述
3.根據權利要求1所述的基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其特征在于:




所述帶權值的多通道圖像f(x,y)的結構張量At描述如下:
4.根據權利要求3所述的基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其特征在于:將KCr，jO的值進行歸一化處理，使其處于[O，I]范圍內；其中
5.根據權利要求1所述的基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其特征在于:所述步驟C中，降采樣操作HI為P.I.Q..其中，

6.根據權利要求1所述的基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其
牛寸征在于:所述
7.根據權利要求1所述的基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其特征在于:所述 、Y、β、—Ν 與 Mcf 的取值分別為 1.6、1、0.05、1.6、0.085、0.001。
8.根據權利要求1所述的基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其特征在于:所述步驟G中，采樣操作
9.根據權利要求1所述的基于變分與分數(shù)階微分的圖像融合與超分辨率實現(xiàn)方法，其 特征在于:所述初始融合圖像
【文檔編號】G06T5/50GK103854267SQ201410088525
【公開日】2014年6月11日 申請日期:2014年3月12日 優(yōu)先權日:2014年3月12日
【發(fā)明者】李華鋒, 余正濤, 毛存禮, 郭劍毅, 李小松, 劉志遠 申請人:昆明理工大學