[发明专利]一种基于非子采样轮廓波变换的图像融合方法

摘要

本发明提出一种基于非子采样轮廓波变换的图像融合方法，包括以下步骤：①使用非子采样轮廓波变换对图像进行多尺度分解，得到高频子图像系列和低频子图像；②对高频子图像，采用基于清晰度选择的融合方法进行融合；③对低频子图像，用可分割条件进行判断，根据判断结果选择采用四区域关联或者二区域关联方法对低频子图像分割，分割后的区域采用相应像素灰度值选择规则进行融合；④对高频子图像的融合结果与低频子图像的融合结果采用非子采样轮廓波逆变换，得到最终的融合结果。本发明可以有效保留源图像中的边缘信息，增大目标背景对比度，突出图像目标特征，融合结果适合进行视觉分析和目标检测等进一步的处理。

主权项

1.一种基于非子采样轮廓波变换的图像融合方法，包括以下步骤：(1)将源图像A和B分别进行非子采样轮廓波变换，得到低频子图像Y0 A，Y0 B和一系列高频子图像Yk A，Yk B，k＝1，2，…，N，N为高频子图像的个数，由非子采样轮廓波变换中金字塔分解的级数和方向滤波分解的方向数决定；(2)对一系列高频子图像Yk A，Yk B，k＝1，2，…，N和低频子图像Y0 A，Y0 B进行融合：(a)按照以下步骤对一系列高频子图像Yk A，Yk B，k＝1，2，…，N进行融合：(a1)将Y1 A和Y1 B对应，在Y1 A选取一个窗口Ai，在Y1 B选取一个窗口Bi，Ai与Bi表示大小相同的同一区域；(a2)计算并比较Ai和Bi对应区域的图像平均梯度大小，选择平均梯度大的窗口对应区域图像作为融合后该区域的图像；(a3)Ai和Bi采用单像素的移动速度，按照步骤(a2)的方式，逐行逐列遍历Y1 A和Y1 B，得到Y1 A和Y1 B的融合结果Y1 F；(a4)按照步骤(a1)-(a3)的方式，对Y2 A和Y2 B，Y3 A和Y3 B，…，YN A和YN B进行融合，得到系列高频子图像融合结果Y2 F，Y3 F，…，YN F；(b)按照以下步骤对低频子图像进行融合：在Y0 A选取一个窗口Aj，在Y0 B选取一个窗口Bj，Aj与Bj表示大小相同的同一区域，(b1)设Aj对应的区域图像为ej，Bj对应的区域图像为fj，将ej和fj 的方差与梯度分别与预定的临界方差和临界梯度做比较，判断ej，fj是否满足可分割条件；(b2)根据步骤(b1)的判断结果对ej与fj进行融合：(I)若ej和fj均满足可分割条件：将ej和fj分别分割为两个区域，将分割后的ej和fj关联得到cj，cj包括四个区域，依照cj的区域划分方式分别将ej和fj划分为相同的四个区域，分别用00、01、10、11表示，将ej和fj 的区域对应，根据区域类型，选择像素灰度值大或者小的像素点作为融合后相应区域的相应像素点；(II)若ej和fj中的一个满足可分割条件：设ej满足可分割条件，fj不满足可分割条件，将ej分割为两个区域，fj作为一个区域，将分割后的ej 与fj关联，得到关联图像cj，cj包含两个区域，依照cj的区域划分方式分别将ej和fj划分为两个区域，将ej和fj的区域对应，比较对应区域内对应像素点的像素灰度值大小，根据区域类型，选择像素灰度值大或者小的像素点作为融合后相应区域的相应像素点；(III)若ej和fj均不满足：将Y0 A与Y0 B分别分割为两个区域，将分割后的Y0 A与Y0 B关联得到G，G包括四个区域，计算ej，fj的平均像素灰度值，将其分别与Y0 A和Y0 B的分割阈值比较，确定ej，fj属于G的哪一个区域类型，比较ej，fj对应像素点的像素灰度值大小，根据ej，fj的区域类型，选择像素灰度值大或者小的像素点作为融合后相应区域的相应像素点；(b3)Aj和Bj采用单像素的移动速度，按照步骤(b2)的方式，逐行逐列遍历Y0 A和Y0 B，得到低频子图像融合结果Y0 F；(3)对Y1 F，Y2 F，Y3 F，…，YN F与Y0 F进行非子采样轮廓波逆变换，得到最终融合结果F。