[发明专利]基于小波变换的导向显著性图像融合方法

权利要求书

1.基于小波变换的导向显著性图像融合方法，其步骤包括：

步骤1，计算源图像的显著图谱：根据图像的空间频率信息，计算源图像的显著图谱。

步骤2，构建基于显著图谱的权重图：首先对源图像和对应图像的显著图谱分别进行单层小波分解，然后结合带有引导梯度的导向滤波，构建每幅图像的小波系数和尺度系数的权重图。

步骤3，生成融合图像：根据小波分解的源图像和对应的权重图谱，线性融合形成融合图像，然后进行小波逆变换。

2.根据权利要求所述基于小波变换的导向显著性图像融合方法，其特征在于，所述步骤1包括：将源图像与高通log滤波卷积，获取源图像的高频信息。

3.根据权利要求1所述基于小波变换的导向显著性图像融合方法，其特征在于，所述步骤2包括：首先对源图像和对应图像的显著图谱分别进行单层小波分解，然后结合带有引导梯度的导向滤波，构建每幅图像的小波系数和尺度系数的权重图。

4.根据权利要求1所述基于小波变换的导向显著性图像融合方法，其特征在于，所述步骤3包括：根据小波分解的源图像和对应的权重图谱，线性融合形成融合图像，然后进行小波逆变换。

5.根据权利要求1所述基于小波变换的导向显著性图像融合方法，其特征在于，所述步骤1中，每幅图像的显著图谱Sai就是图像中的高频信息，即通过对应的源图像imi与高通log滤波HFlog卷积获得，具体定义如下：

Sai＝imi*HFlog (1)。

6.根据权利要求1所述基于小波变换的导向显著性图像融合方法，其特征在于，所述步骤2中，每幅图像的显著导向图谱通过式(2)定义，具体表征如下：

G i x = s t _ s i g n ( m a x ( | Sa i x - m a x ( Sa 1 x , Sa 2 x , ... Sa N x ) | - t h , 0 ) ) ]]>

s t _ s i g n ( t p ) = 1 t p > 0 0 t p = 0 - - - ( 2 ) ]]>

其中max(.)表示最大函数，变量th是一个预定义的阈值，这个值通过每幅图像的局部对比度和清晰度自适应选择，x是图像的像素坐标。