[发明专利]一种利用多尺度高帽选择变换的图像融合方法

摘要

一种利用多尺度高帽选择变换的图像融合方法，它有五大步骤：一、通过定义高帽选择变换中的参数用于提取图像中的有效区域；二、利用多尺度结构元素通过定义的高帽选择变换提取原始图像多尺度亮区域和暗区域：三、针对每一尺度下提取到的不同原始图像的亮区域和暗区域，利用最大值获取每一尺度下对应融合图像的亮区域和暗区域；四、通过取所有尺度上对应融合图像的亮区域或暗区域的最大值来获取用于最后图像融合的亮区域和暗区域；五、利用原始图像平均得到基本图像后，在基本图像上分别加上获取的亮区域并减去获取的暗区域达到图像融合的目的，使得融合图像的对比度和图像细节明显改善。本发明应用于各类基于图像的应用系统，具有广阔的应用前景。

主权项

1.一种利用多尺度高帽选择变换的图像融合方法，其特征在于：该方法具体步骤如下：步骤一：定义高帽选择变换中的参数使之能够用于提取图像中的感有效区域，具体定义如下：BTHS(x,y)=f·B(x,y)-f(x,y),iff·B(x,y)-f(x,y)≥nL0,else.]]>其中，WTHS和BTHS分别代表白高帽选择变换和黑高帽选择变换，分别用于提取图像中的亮区域和暗区域；●，和分别为形态学开、闭、膨胀和腐蚀运算符号；(x，y)和(u，v)分别为图像f和结构元素B的像素坐标；nL为高帽选择变换中用于提取图像区域的参数，针对不同类型的图像选用不同的参数；图像融合的常用原始图像是可见光、红外图像，针对可见光图像，nL定为nL＝0.2×σ；针对红外图像，nL定为nL＝0.4×σ，σ为原始图像的方差；步骤二：多尺度扩展步骤一定义的高帽选择变换，设有n个尺度的结构元素B₁，B₂，...，B_n参与计算，1≤i≤n，设用于图像融合的两幅原始图像为f_IR和f_IV，计算每个尺度i(1≤i≤n)下原始图像f_IR和f_VI中提取得到的多尺度亮区域如下：计算每个尺度i(1≤i≤n)下原始图像f_IR和f_VI中提取得到的多尺度暗区域如下：[BTHSi(fIR)](x,y)=fIR·B(x,y)-fIR(x,y),iffIR·B(x,y)-fIR(x,y)≥nIR0,else,]]>[BTHSi(fVI)](x,y)=fVI·B(x,y)-fVI(x,y),iffVI·B(x,y)-fVI(x,y)≥nVI0,else;]]>步骤三：按下式计算每一尺度i下提取的f_IR和f_VI中的用于图像融合的亮区域(WTHS_i)和暗区域(BTHS_i)：WTHS_i＝max{WTHS_i(f_IR)，WTHS_i(f_VI)}，BTHS_i＝max{BTHS_i(f_IR)，BTHS_i(f_VI)}；步骤四：按下式计算所有n尺度下提取的f_IR和f_VI中的用于图像融合的亮区域(RB)和暗区域(RD)：RB=maxi{WTHSi},]]>RD=maxi{BTHSi};]]>步骤五：按下式计算最后的融合图像：f_F＝RA+RB×pb-RD×pd，其中，pb=meanx,y(RB),]]>pd=meanx,y(RD),]]>RA(x,y)=fIR(x,y)+fVI(x,y)2,]]>f_F是最后的融合图像。