[发明专利]基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法

权利要求书

1.一种基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法，其特征在于，所述基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法，包括：

利用NMF融合方法得到一幅临时融合图像S后，对源图像F1、F2以及临时融合图像S进行相对梯度场求解，得到图像相对梯度场图；再比较三个图像梯度场相同位置处的梯度值大小，得到决策矩阵图；根据决策矩阵图，如果源图像F1或F2的梯度值大于临时融合图像S相同位置处的梯度值，则选择F1或F2对应位置的图像像素取代融合图像S处对应位置的图像像素，得到最终的融合图像F。

2.如权利要求1所述的基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法，其特征在于，所述基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法，具体包括：

对待融合的大小为M×N源图像F1、F2进行非负矩阵融合，生成临时融合图像S；

构建待融合的多聚焦图像F1和F2的观测矩阵V，将每副观测图像的元素逐行存储到一个列向量中，得到一个mn×k的观测矩阵V；

用非负矩阵分解算法对观测矩阵V进行分解,得到基矩阵W，

将基矩阵W转换成大小为M×N的矩阵,该矩阵对应的图像为临时融合图像S；

对源图像F1、F2以及临时融合图像S进行多方向梯度场求解，得到图像梯度场图；

比较三个图像梯度场相同位置处的梯度值大小，选取梯度值最大的图像作为融合图像选择值，得到决策矩阵图；

根据决策矩阵图，如果源图像F1或F2的梯度值大于临时融合图像S相同位置处的梯度值，则选择F1或F2对应位置的图像像素取代融合图像S处对应位置的图像像素，得到最终的融合图像F。

3.如权利要求2所述的基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法，其特征在于，

多方向梯度值新方法，按以下公式进行；

其中，H(x,y)表示绝对梯度，表示相对梯度，F(x,y)为图像亮度值。

4.一种如权利要求1所述基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法的基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合控制系统。

5.一种实现权利要求1～3任意一项所述基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法的计算机程序。

6.一种搭载有权利要求5所述计算机程序的计算机。

7.一种计算机可读存储介质，包括指令，当其在计算机上运行时，使得计算机执行如权利要求1-3任意一项所述的基于非负矩阵分解及视觉感知的多聚焦图像融合方法。