[发明专利]一种基于联合稀疏表示的多聚焦图像融合质量评价方法

权利要求书

1.一种基于联合稀疏表示的多聚焦图像融合质量评价方法，其特征在于：具体包括如下步骤：

(1)应用联合稀疏表示模型对源图像与融合图像进行联合稀疏分解，得到源图像的残余系数矩阵，残余系数矩阵是指将源图像与融合图像进行联合稀疏分解后得到的该源图像的稀疏表示系数矩阵；

(2)使用源图像的残余系数矩阵计算各原子的残余系数，残余系数是指残余稀疏矩阵中的一个数组元素，是联合稀疏分解所使用的过完备字典中一个原子在某个图像块中的稀疏表示系数；

(3)使用源图像残余系数矩阵计算原子的残余度，残余度是指过完备字典中某一个原子在所有图像块中的残余系数绝对值之和与全部原子的残余系数之和的比例；

(4)使用原子残余度和原子残余系数评价多聚焦图像融合的质量。

2.根据权利要求1所述的一种基于联合稀疏表示的多聚焦图像融合质量评价方法，其特征在于：所述步骤(1)中的融合图像的方法具体包括

(a1)构建稀疏表示过完备原子库字典；

(a2)采用滑动窗口的办法将源图像划分为小块，将每个小块作为一个独立的向量信号，使用过完备字典对其进行稀疏分解；

(a3)根据融合规则将各源图像对应位置的稀疏分解系数进行组合；

(a4)由组合后的稀疏分解系数和过完备字典重新构造最终的融合图像。

3.根据权利要求2所述的一种基于联合稀疏表示的多聚焦图像融合质量评价方法，其特征在于：所述步骤(1)中，将融合图像与每一幅源图像使用公式(4)(5)(6)进行联合稀疏分解，其中，

上式中α^c表示共同稀疏系数，α^U表示差异稀疏系数，D表示联合稀疏字典，当两幅图像联合分解时：

上式中D为过完备字典，”0”为与D同样大小的全0矩阵；

则对两幅图像，融合图像F、源图像A进行联合稀疏分解可以表示为：

上式中，Y_F和Y_A是融合图像F、源图像A的分块向量化表示，表示两幅图像共有信息的稀疏表示系数矩阵，表示融合图像F相对于源图像A的特有信息稀疏表示系数矩阵，表示源图像A相对于融合图像F的特有信息稀疏表示系数矩阵，其中为使用OMP算法求解公式6得到，将源图像相对于融合图像的差异信息视为未被融合的残余信息，其稀疏表示系数称为残余系数矩阵。

4.根据权利要求3所述的一种基于联合稀疏表示的多聚焦图像融合质量评价方法，其特征在于：所述步骤(2)中，使用残余系数矩阵计算所使用的过完备字典中所有原子在当前融合结果中的累计残余系数。

5.根据权利要求4所述的一种基于联合稀疏表示的多聚焦图像融合质量评价方法，其特征在于：所述步骤(3)中，使用原子残余系数绝对值之和与全部原子的残余系数之和比值作为原子残余度。

6.根据权利要求5所述的一种基于联合稀疏表示的多聚焦图像融合质量评价方法，其特征在于：利用原子残余系数与原子残余度的乘积对融合算法的特征融合能力进行评价。