[发明专利]基于对比度金字塔变换的多聚焦图像融合方法

摘要

本发明涉及一种基于对比度金字塔变换的多聚焦图像融合方法，首先对输入的左聚焦源图像与右聚焦源图像进行预处理和图像增强；其次对所得增强图像分别求取信息熵并据此确定加权融合系数得到一次融合图像；然后对两幅增强图像与一次融合图像分别进行对比度塔形分解，得到分解层序列图像；对所得顶层图像根据图像间像素信息差异确定加权融合系数，其他层图像采用像素绝对值取大的融合规则；对所得的融合图像序列进行图像重构，得到融合图像；最后将该融合图像与两幅增强图像进行形态学梯度处理所得图像进行二次融合，得到最终的融合结果图像。本发明能够对多聚焦图像进行融合，其融合结果图像具有对比度强、信息全面丰富、边缘突出、细节清晰的特点。

主权项

1.一种基于对比度金字塔变换的多聚焦图像融合方法，其特征在于，包括以下步骤：/n步骤1，图像预处理：对同一场景下聚焦在不同物体上的已经经过像素级配准的左聚焦源图像与右聚焦源图像分别进行灰度化处理，得到左聚焦灰度图像与右聚焦灰度图像；/n步骤2，图像增强：对左聚焦灰度图像与右聚焦灰度图像分别进行拉普拉斯锐化处理，得到左聚焦锐化图像和右聚焦锐化图像；/n步骤3，获取一次融合图像：对步骤2中得到的左聚焦锐化图像、右聚焦锐化图像分别求取信息熵，根据信息熵确定加权融合系数，得到一次融合图像；/n步骤4，对比度塔形分解：对步骤2得到的两幅锐化图像及步骤3得到的一次融合图像分别进行对比度塔形分解，将图像分解成具有不同分辨率、不同空间频率信息的多层子图像；/n步骤5，顶层图像融合：对两幅锐化图像分解得到的顶层图像分别与一次融合图像分解得到的顶层图像进行交叉熵求取，确定顶层图像的加权融合系数，得到顶层的融合图像；具体步骤为：/n步骤5-1，求取交叉熵/n设源图像和融合图像的灰度分布分别为p1＝{p1₀,p1₁,...,p1_i,...,p1_L-1}和q1＝{q1₀,q1₁,...,q1_i,...,q1_L-1}，则交叉熵定义为/n /n式中，i代表图像的灰度值，p1_i为源图像中灰度值等于i的像素数与图像总像素数之比，q1_i为融合图像中灰度值等于i的像素数与图像总像素数之比，L代表所取的最大灰度级别；/n由上式分别对两幅锐化图像分解得到的顶层图像与一次融合图像分解得到的顶层图像进行交叉熵求取；/n步骤5-2，确定顶层图像加权融合系数/n设左聚焦锐化图像和右聚焦锐化图像分解得到的顶层图像的融合系数分别设为α₂、β₂，则有/n /n式中，CE′_left、CE′_right分别代表左、右聚焦锐化图像分解得到的顶层图像与一次融合图像分解得到的顶层图像之间求取的交叉熵值；/n步骤5-3，获取顶层融合图像/n对左聚焦锐化图像、右聚焦锐化图像分解得到的顶层图像进行加权融合，得到顶层融合图像为/ntoplevel＝F′_lefttop*α₂+F′_righttop*β₂/n式中，F′_lefttop、F′_righttop分别代表左、右聚焦锐化图像分解得到的顶层图像；/n步骤6，其他层图像融合：比较两幅锐化图像及一次融合图像分解所得其他层图像对应像素点的像素值，将像素绝对值较大者作为对应融合层图像在对应点处的像素值；/n步骤7，图像重构：对步骤5和步骤6所组成的融合图像序列进行对比度塔形逆变换，得到重构融合图像；/n步骤8，二次融合：对步骤2所得两幅锐化图像分别进行形态学梯度处理，将处理得到的两幅图像与步骤7所得融合图像进行二次融合，得到最终的融合结果图像。/n