[发明专利]一种基于NSST和显著信息提取的多聚焦图像融合方法

权利要求书

1.一种基于NSST和显著信息提取的多聚焦图像融合方法，其特征在于包括以下步骤：

(1)使用NSST变换对不同聚焦图像进行处理，得到高低频子带系数；

(2)对(1)中得到的低频子带系数采用改进拉普拉斯能量和(SML)的初始低频融合规则进行初步处理，得到初始低频融合权重；

(3)运用显著性信息提取的低频修正融合规则对(2)中的结果进行一定的差错修正；

(4)对(1)中得到的高频子带系数采用基于相关系数的初始高频融合规则进行初步处理,得到初始高频融合权重；

(5)对一系列高频融合权重辅以不同程度的相位一致性(PC)修正规则，进行判别修正；

(6)对(3)和(5)得到的处理结果进行NSST反变换，得到融合结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤(3)中加入非局部均值滤波修正融合规则，使低频融合权重更为精确，修正融合规则如下：

利用非局部均值滤波对源图像进行滤波，再将源图像与滤波图像进行差值运算得到显著性信息D_l：

D_l＝|I_l-I_l×NMLF|                             (1)

(1)式中：I_l(0＜l＜L)为源图像，L代表源图像个数，×表示滤波操作；

再利用导向滤波得到聚焦区域细节信息：

G_l＝guidedfilter(I_l,D_l,r,eps)                        (2)

最后采用取大策略得到低频子带修正融合权重，对初始融合权重进行差错修正。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤(4)中将基于相关系数的空间频率及能量应用于初始高频融合权重地提取，提取过程如下：

对于图像的聚焦区域与非聚焦区域来说，聚焦区域的空间频率相关系数值SF_Corr和能量相关系数值(Eng_Corr)往往大于非聚焦区域；利用这一点，将两者加权结合构成基于相关系数的空间频率及能量(SF_Eng_Corr)，再利用取大策略求取初始高频融合权重；

式中：SF_Corr和Eng_Corr分别表示空间频率相关系数和能量相关系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于步骤(5)中对初始高频融合权重进行相位一致性融合修正，将高频细节信息、局部能量信息，梯度边缘信息通过一定的比例整合在一起，从而有利于对聚焦区域的判别。

5.根据权利要求1所述方法，其特征在于对经过NSST变换得到的高低频子带系数根据不同的融合规则得出初始融合权重，同时分别利用修正融合规则对初始权重进行相应的修正，使得融合图像的信息量以及清晰度都有一定程度的提升。