一種新的圖像融合方法
【專利摘要】本發(fā)明公開了一種新的圖像融合方法，該方法的處理過程是：首先應(yīng)用非采樣的輪廓波變換（NSCT）對源圖像A、B進行融合，得到初始融合圖像，其次給定閾值T，并采用峰值信噪比（PSNR）對源圖像A、B與初始融合圖像進行相關(guān)性判斷，通過迭代融合得到最終的融合效果。通過實驗結(jié)果表明，本發(fā)明的融合結(jié)果相對于傳統(tǒng)的融合方法更加精確，并且融合后的圖像符合人眼視覺效果。
【專利說明】一種新的圖像融合方法
【技術(shù)領(lǐng)域】
[0001]本發(fā)明屬于圖像處理領(lǐng)域，具體涉及到一種新的圖像融合方法。
【背景技術(shù)】
[0002]圖像融合技術(shù)是20世紀(jì)70年代提出的新概念，是將不同傳感器獲取的同一景物或同一傳感器在不同時刻獲得的同一景物的圖像，經(jīng)過去噪、時間配準(zhǔn)、空間配準(zhǔn)和重采樣之后，再運用某種融合技術(shù)得到一幅合成圖像的過程。
[0003]傳統(tǒng)的圖像融合分為三類:像素級圖像融合、特征級圖像融合和決策級圖像融合。其中，像素級圖像融合是在基礎(chǔ)層面上的圖像融合，主要優(yōu)點是融合后的圖像包含了盡可能多的原始數(shù)據(jù)且融合的準(zhǔn)確性最高，提供了其他融合層次不能提供的細節(jié)信息。但像素級圖像融合所需處理的信息量最大，對硬件設(shè)備的要求較高；特征級別圖像融合時對預(yù)處理和特征提取后的原始輸入圖像進行信息獲取，但圖像特征的提取算法還有待進一步研究；決策級圖像融合是指根據(jù)一定的準(zhǔn)則以及每個決策的可信度作出最優(yōu)決策，優(yōu)點是融合系統(tǒng)的處理開銷低、容錯性能好，適用面廣，對原始的輸入數(shù)據(jù)沒有什么特殊要求。

【發(fā)明內(nèi)容】

[0004]基于此，本發(fā)明提出了一種決策級圖像融合算法，具體是一種新的圖像融合算法，算法的具體步驟如下:
[0005]步驟1:第1次迭代融合圖像獲取
[0006]將源圖像A和源圖像B進行基于非采樣的Contourlet變換進行圖像融合，得到第I次迭代融合圖像F，具體過程如下: [0007]步驟1.1:圖像預(yù)處理
[0008]采用均值濾波器對圖像A和B進行濾波處理，得到濾波后的圖像A'和B'。
[0009]步驟1.2:圖像分解
[0010]應(yīng)用NSCT變換將圖像A'和圖像B'進行分解，得到兩圖像分解后的低頻系數(shù)為/f和/f'，高頻系數(shù)為/,1:和^其中I為尺度分解數(shù)，k為方向分解級數(shù)。
[0011]步驟1.3:圖像重構(gòu)
[0012]采用均值法和絕對值最大法分別作為低頻子帶和高頻方向子帶的融合規(guī)則，具體見公式(I)和公式(2)。
【權(quán)利要求】
1.一種新的圖像融合算法，其具體步驟: 步驟1:初始融合圖像獲取 將源圖像A和源圖像B進行基于非采樣的Contourlet變換進行圖像融合，得到初始融合圖像F，具體過程如下: 步驟1.1:圖像預(yù)處理 采用均值濾波器對圖像A和B進行濾波處理，得到濾波后的圖像A和B ； 步驟1.2:圖像分解 應(yīng)用NSCT變換將圖像J和5.進行分解，得到兩圖像分解后的低頻系數(shù)為if和Jf，高頻系數(shù)為iii和Ji，其中I為尺度分解數(shù)，k為方向分解級數(shù)； 步驟1.3:圖像重構(gòu) 采用均值法和絕對值最大法分別作為低頻子帶和高頻方向子帶的融合規(guī)則，具體見公式(1)和公式(2)，
【文檔編號】G06T5/50GK103810682SQ201210438906
【公開日】2014年5月21日 申請日期:2012年11月6日 優(yōu)先權(quán)日:2012年11月6日
【發(fā)明者】耿亮, 鄭夏銘 申請人:西安元朔科技有限公司