[发明专利]一种多源图像融合方法

权利要求书

1.一种多源图像融合方法，其特征在于：包括以下步骤：

1)采用小波核函数对待融合图像建立多尺度支持度滤波器；

2)使用多尺度支持度滤波器对各待融合图像进行支持度变换，分别产生高、低频信息；

3)使用抗混叠轮廓波变换方法对高、低频信息进行处理，获得高、低频抗混叠信息；

4)对各待融合图像的低频抗混叠信息，采用脉冲耦合神经元网络融合规则，选取各待融合图像中可被触发的低频抗混叠信息作为融合后的低频信息；

5)对各待融合图像的高频抗混叠信息使用绝对值最大选取融合规则方法，选取各待融合图像各像素点对应的绝对值最大的高频抗混叠信息作为融合后的高频信息；

6)对被选取的融合后的高、低频信息分别进行抗混叠轮廓波逆变换和支持度逆变换，生成融合图像。

2.如权利要求1所述的一种多源图像融合方法，其特征在于：

步骤1)中，利用小波核函数构建多尺度支持度滤波器原型Q1，在多尺度支持度滤波器原型Q1的纵横向利用多孔小波滤波器原理填零，实现多尺度变换滤波器的构造，得到多尺度支持度滤波器；

其中，多尺度支持度滤波器原型为：

Q1=A(Y-b1→)]]>

b＝B^TY，A＝Ω^-1，

Ω＝K+I/γ，γ为正规化因子，I为单位阵；

K中元素满足k_i，j＝K(x_i，x_j)＝<φ(x_i)^T·φ(x_j)>i，j∈[1，2n+1]，且φ(x)为小波核函数；

Y中元素满足y_ij＝i×j，i∈[1，2n+1]，j＝1；

n为自然数，用于确定多尺度支持度滤波器原型Q1的尺度大小。

3.如权利要求2所述的一种多源图像融合方法，其特征在于：

步骤2)具体包括以下步骤：

21)将各尺度的多尺度支持度滤波器与待融合图像进行支持度变换，得到分解后的高频信息：

DM_h＝Q_h*M_h；

其中，M₁为待融合的原始图像，当h≥2时，M_h为第h层低频信息；

DM_h为第h层高频信息，Q_h为第h尺度的多尺度支持度滤波器；

DM_h为Q_h和M_h的卷积结果；

h∈[1，n]，h为分解级数，n≥1；

22)使用M_h+1＝M_h-DM_h得到第h+1层低频信息M_h+1。

4.如权利要求3所述的一种多源图像融合方法，其特征在于：

步骤4)包括如下步骤：

41)利用一组样本图像的低频抗混叠信息作为输入，选择低频抗混叠信息的脉冲耦合神经网络，包括接收单元、调制单元和脉冲产生单元；脉冲产生单元根据衰减激发兴奋原则生成动态门限；

42)接收单元接收步骤3)获得的各待融合图像的低频抗混叠信息作为馈送输入，调制单元通过低频抗混叠信息的邻域链接输入来调制馈送输入，得到神经元输出；当神经元输出值超过动态门限，选取该神经元输出对应的待融合图像的低频抗混叠信息为融合后的低频信息。

5.如权利要求1至4中任一项所述的一种多源图像融合方法，其特征在于：步骤6)中，对步骤5)得到的融合后的高频信息和步骤4)得到的融合后的低频信息进行系数调节，依次通过抗混叠轮廓波重构和支持度重构，重构生成融合图像。