[发明专利]抗噪声环境多聚焦图像融合方法

权利要求书

1.一种抗噪声环境多聚焦图像融合方法，包括如下步骤：

(1)LP分解，分别对输入的两路已配准不同聚焦的源图像进行拉普拉斯金字塔(LP)分解；

(2)迭代运算，对每一路LP分解获得的低频和带通子带系数矩阵，按照以下步骤依次完成迭代运算：

2a)脉冲耦合神经网络对输入的系数矩阵进行迭代运算，获得输出矩阵；

2b)将步骤2a)得到的所有输出矩阵相加，获得输入系数矩阵的点火次数矩阵；

(3)判决运算，按照以下步骤依次完成所有子带系数的融合：

3a)选取步骤(1)两路LP分解结果中的两个低频子带系数矩阵或者同一尺度的两个带通子带系数矩阵输入到判决算子运算单元；

3b)选取步骤(2)迭代运算结果中与步骤3a)的子带系数矩阵对应的两个点火次数矩阵输入到判决算子运算单元；

3c)判决算子运算单元依据判决规则完成数据融合，获得融合系数；

(4)伪逆重构，对每一尺度的融合系数，采用伪逆重构方法进行LP逆变换，获得最后的融合图像，伪逆重构过程如下：

4a)下采样滤波，对步骤3c)获得的带通子带系数进行下采样滤波获得下采样滤波信号；

4b)信号综合，将步骤3c)获得的低频子带系数或者上一尺度融合系数重构获得的重构信号与步骤4a)获得的下采样滤波信号相加获得综合信号；

4c)上采样滤波，对步骤4b)获得的综合信号进行上采样滤波获得上采样滤波信号；

4d)信号综合，将步骤3c)获得的带通子带系数与步骤4c)获得的上采样滤波信号相加获得重构信号；

将获得的重构信号作为下一尺度的低频子带系数，重复执行以上步骤，完成所有尺度融合系数的重构，获得最后的融合图像。

2.根据权利要求1所述的抗噪声环境多聚焦图像融合方法，其特征在于：所述步骤(1)中图像的LP分解采用“Bior4.4”双正交小波。

3.根据权利要求1所述的抗噪声环境多聚焦图像融合方法，其特征在于：所述步骤(2)采用脉冲耦合神经网络进行迭代运算。

4.根据权利要求1所述的抗噪声环境多聚焦图像融合方法，其特征在于：所述步骤(3)中判决算子按下列矩阵元素进行判决运算：

F(i,j)=(CA(i,j)+CB(i,j))/2,|TA(i,j)-TB(i,j)|<=ϵF(i,j)=CA(i,j),|TA(i,j)-TB(i,j)|>ϵandTA(i,j)>TB(i,j)F(i,j)=CB(i,j),|TA(i,j)-TB(i,j)|>ϵandTA(i,j)<TB(i,j)]]>

其中，C^A(i，j)、C^B(i，j)分别是输入的两路已配准不同聚焦图像的源图像A、B相同尺度子带系数矩阵{C^A(i，j)}、{C^B(i，j)在(i，j)位置的元素；

T^A(i，j)、T^B(i，j)为子带系数矩阵{C^A(i，j)}、{C^B(i，j)}对应的点火次数矩阵{T^A(i，j)}、{T^B(i，j)}在(i，j)位置的元素；

F(i，j)为融合系数矩阵{F(i，j)}在(i，j)位置的元素；

ε为平滑参数，本发明实施例中ε取信为2。