[发明专利]基于线性正则变换的图像融合方法在审

专利信息
申请号: 201610030862.8 申请日: 2016-01-18
公开(公告)号: CN105574835A 公开(公告)日: 2016-05-11
发明(设计)人: 李炳照;郭勇;解延安;鲁溟峰 申请(专利权)人: 北京理工大学
主分类号: G06T5/50 分类号: G06T5/50
代理公司: 暂无信息 代理人: 暂无信息
地址: 100081 北京市*** 国省代码: 北京;11
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摘要:
搜索关键词: 基于 线性 正则 变换 图像 融合 方法
【权利要求书】:

1.基于线性正则变换思想的图像融合方法,其特征在于:实现融合的步骤如下:

步骤1:分解原图像fi(x,y)(i=1,2)为M个图像gi(x,y)M,L(L=1,2…,M),其中gi(x,y)M,L是不变的线性正则函数(SLCFs);

步骤2:对步骤一得到的每个gi(x,y)M,L做T[·]得到多组变换系数,其中T[·]代表DCT或DST;

步骤3:对步骤2得到的多组变换系数进行融合,所述融合规则为绝对值最大的融合规则,得到新的变换系数;

步骤4:对步骤3得到的新的变换系数做T-1[·],利用公式(1)重构得到融合图像。

2.如权利要求1所述的基于线性正则变换思想的图像融合方法,其特征在于:所述步骤1的分解方法如下:

任意一个图像f(x,y)都可分解为M个图像g(x,y)M,L,即

其中每一个g(x,y)M,L都是自线性正则函数(SLCFs)。

3.如权利要求1或2所述的基于线性正则变换思想的图像融合方法,其特征在于:所述步骤1的分解方法的具体步骤如下:

首先二维信号f(x,y)的LCT变换可以表示为:

其中RA是LCT算子,矩阵参数满足ad-bc=1,核函数满足

KA(u,v;x,y)=KA(v,y)KA(u,x),

当b≠0时,令a=γ/β,b=1/β,c=-β+αγ/β,d=α/β,则具有三个自由量的核函数为

专利研究对象为M×N的二维图像,记为f(m,n).在此仅考虑矩阵参数b≠0的情况;

δx=(M|β|)-1/2y=(N|β|)-1/2,x=mδx,y=nδy(m=1,2,…M,n=1,2,…,N),那么f(m,n)的离散线性正则变换(DLCT)可以表示为:

其中

其次,若函数f(x,y)满足RAf(x,y)=c0f(x,y),那么f(x,y)是一个自线性正则函数,其中是一个复常数。

由Parserval等式知|c0|=1,并且是实数;已知LCT算子RA关于特征值c1=exp[-j(n+1/2)θ]的特征函数为

其中Hn(u)是Hermite多项式,θ,λ和ξ分别定义为:

我们在本专利中仅考虑当|a+d|<2时,θ,λ和ξ都是实数的情况;

最后基于以上的知识,可以得到:如果矩阵参数满足ad-bc=1和那么自线性正则函数g(x,y)M,L可以由任意生成元函数f(x,y)生成,即

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