[发明专利]基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法

摘要

本发明公开了一种基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法，采用非下采样轮廓波变换方法（NSCT）提取融合前的两幅图像和融合后的图像的层图像，对每层中的多幅图像，计算其对应Contourlet系数的最大值，利用该值对应的图像来计算融合前后每层图像之间的互信息，将每一层图像的权值和互信息相乘，得到融合图像的多模互信息值，借助该值实现融合图像质量评价。本发明使用Contourlet变换与多通道互信息相结合的方法，相较于普通互信息的方法能更精确地反映出融合前与融合后的图像之间的关系，同时与人类视觉感知更加一致，能更客观真实，更真实地出图像融合方法的优劣。

主权项

1.基于NSCT与多通道互信息相结合的图像融合质量评估方法，具体为：（1）采用非下采样轮廓波变换方法提取融合前的两幅图像A,B和融合后的图像F的层图像：（11）对图像X进行J级非下采样的金字塔滤波得到J个高频率子带图像和一个低频率子带图像，X＝A,B,F；（12）对图像X的每个高频子带图像进行方向滤波得到张图像，为第个高频率子带图像的方向参数，（13）将图像X的第个高频率子带图像的张图像上的同一位置像素点(x,y)的contourlet系数取最大值，得到第高频层图像并将低频率子带图像作为低频层图像X₀；（2）计算融合前的层图像A_j,B_j与融合后的层图像F_j的层间互信息；（21）在层图像X_j，j＝0,1,…,J中进行窗口逐像素点遍历，窗口每遍历一像素点得到对应的像素点列向量，将层图像A_j与F_j在同一位置像素点的列向量相加得到向量p_i，将层图像B_j与F_j在同一位置像素点的列向量相加得到向量q_i，i＝1,…,N，N为遍历像素点个数；（22）计算层图像A_j与F_j的协方差矩阵R_AFj以及B_j与F_j的协方差矩阵R_BFj：RAFj=1NPoPoT,]]>其中，Po=[p1-X‾,p2-X‾,p3-X‾,...,pN-X‾],]]>X‾=1NΣi=1Npi]]>RBFj=1NQoQoT,]]>其中，Qo=[q1-Y‾,q2-Y‾,q3-Y‾,...,qN-Y‾],]]>Y‾=1NΣi=1Nqi,]]>上标T表示转置；（23）计算层图像A_j与F_j的互信息RMI(A_j,F_j)以及层图像B_j与F_j的互信息RMI(B_j,F_j)：RMI(Aj,Fj)=Hg(RAj)+Hg(RFj1)-Hg(RAFj),]]>RMI(Bj,Fj)=Hg(RBj)+Hg(RFj2)-Hg(RBFj),]]>其中，Hg(a)=ln((2πe)^(d/2)det(a)^1/2)，a=RAj,RFj1,RFj2,RAFj,RBj,RBFj,]]>π为圆周率，e为自然对数的底数，是协方差矩阵R_AFj左上角大小为d/2×d/2的矩阵，R_Fj1是协方差矩阵R_AFj矩阵右下角大小为d/2×d/2的矩阵，是协方差矩阵R_BFj矩阵左上角大小为d/2×d/2的矩阵，R_Fj2是协方差矩阵R_AFj矩阵右下角d/2×d/2的矩阵，d为正整数，det(a)为计算矩阵a的数值；（3）计算融合前的两幅图像A,B和融合后的图像F的多模互信息值MRMI＝MRMI(A，F)+MRMI(B，F)，其中MRMI(B,F)=Σj=1J+1ωj×RMI(Bj,Fj)Σj=1J+1ωj,]]>ω_j为第j层图像的权重系数；（4）以多模互信息值作为融合质量评估值，该评估值越大，说明图像融合质量越高。