[发明专利]一种偏振图像融合方法

说明书

技术领域

本发明属于信息融合领域，涉及一种偏振图像融合方法，具体来说，是一种基于非负矩阵分解和脉冲耦合神经网络的偏振图像融合方法。

背景技术

偏振是光辐射的固有特性之一，偏振成像探测是对传统成像探测技术的有力的补充。偏振探测技术提供了通常探测手段无法获得的有关目标反射或辐射光的偏振信息，所获得的偏振图像提供了比普通的强度图像和光谱图像更加丰富的关于场景的信息，因而在地质探测、材料分类、机器视觉等许多领域得到了广泛的应用。

偏振光的一般表现形式是椭圆偏振光。在实际应用中，引入斯托克斯参量这样一组物理量纲完全一样的参量来标征偏振光的偏振态。

斯托克斯参量经常表示为：

S＝[I，Q，U，V]^T

其中，I表示光波的总强度，Q表示水平方向上线偏振光的强度，U表示45°方向上线偏振光的强度，V表示圆偏振光的强度。斯托克斯矢量能够容易的测定包含在部分偏振光中的任意偏振光。另外两个参数在偏振态的表达中非常重要，用偏振度P表示完全偏振光强度在整个光强度中的比例，用偏振角θ表示偏振光振动方向与参考方向(参考方向取水平方向x轴)的夹角，由下式表示：

P=Q2+U2+V2Iθ=12tan-1UQ]]>

各个偏振参数图像在表达偏振信息方面是冗余、互补的，利用它们之间的互补性和冗余性，采取图像融合方法来解决这些问题。通过偏振图像融合，可以提高低对比度图像的对比度和清晰度；同时可以极大地压缩自然背景，从复杂自然背景中检测出人造目标。因此对偏振信息融合方法的研究，具有很重要的研究价值和一定的工程价值。

文献Shutao Li，Bin Yang，Jianwen Hu.Performance comparison of different multi-resolution transforms for image fusion[J].Information Fusion，2011，12(2)：74-84中公开利用小波变换的方法进行图像的融合，该方法对原始图像进行小波变换，将其分解在不同频段的不同特征域上，建立各图像的小波塔形分解；然后对各分解层分别进行融合处理，各分解层上的不同频率分量采用不同的融合规则进行融合处理，得到融合后的小波金字塔；最后对融合后所得小波金字塔进行小波逆变换(即进行图像重构)，得到融合图像。若对二维图像进行N层的小波分解，最终将有(3N+1)个不同频带，其中包含3N个高频带和一个低频带。这种方法存在以下不足之处：

(1)得到的融合图像有较多的背景噪声，目视效果较差；

(2)不具备平移不变性。这意味着输入图像很微小的位移就会造成在不同尺度的离散小波变换系数之间能量分布很大的变化；

(3)有限的方向选择性。在普通的小波分解中，每一尺度空间只能被分解成有限的3个方向：水平、垂直、对角，其方向可选择性很有限。