專(zhuān)利名稱(chēng)：基于區(qū)域和人眼對(duì)比敏感特性的異源圖像融合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明屬于異源圖像、視頻融合領(lǐng)域，特別涉及基于非下采樣Contourlet變換NSCT的異源圖像融合，主要用于紅外圖像、可見(jiàn)光圖像、多聚焦圖像、遙感圖像等異源圖像的融合，為一種基于區(qū)域和人眼對(duì)比敏感特性的異源圖像融合方法。
背景技術(shù)：
隨著計(jì)算機(jī)科學(xué)技術(shù)和傳感器技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來(lái)越多的傳感器被應(yīng)用在各個(gè)領(lǐng)域中。由單一的可見(jiàn)光模式逐漸發(fā)展成為多種傳感器模式，各種傳感器具有不同的成像機(jī)理，工作于不同的波長(zhǎng)范圍，滿足不同工作環(huán)境的需要。為了滿足實(shí)際中更多的應(yīng)用，多傳感器信息融合技術(shù)應(yīng)運(yùn)而生。異源圖像融合為其中的一個(gè)分支，是把多個(gè)不同模式的圖像傳感器獲得的同一場(chǎng) 景的多幅圖像或同一傳感器在不同時(shí)刻或方式下獲得的同一場(chǎng)景的多幅圖像合成為一幅包含輸入圖像相關(guān)信息的圖像的過(guò)程。融合技術(shù)可以克服單一傳感器圖像在幾何、光譜和空間分辨率等方面存在的局限性和差異性，提高圖像的質(zhì)量，從而可以有利于對(duì)事件的檢測(cè)、識(shí)別和分析。主要優(yōu)勢(shì)可以分為以下幾點(diǎn)(I)利用多個(gè)傳感器提供的冗余信息來(lái)提高融合圖像的精確性、可靠性和魯棒性，即使其中的個(gè)別傳感器發(fā)生故障也不會(huì)對(duì)最終的融合圖像產(chǎn)生嚴(yán)重影響；(2)不同傳感器提供的信息具有互補(bǔ)性，可以使融合后的圖像包含更豐富、更全面的信息，帶來(lái)更好的視覺(jué)感受，更有利于機(jī)器視覺(jué)對(duì)圖像進(jìn)一步分析、處理以及目標(biāo)識(shí)別；(3)在惡劣環(huán)境條件下，通過(guò)多傳感器圖像融合可以改善單一傳感器的檢測(cè)性能。例如，低光照、煙霧等會(huì)降低圖像質(zhì)量甚至導(dǎo)致無(wú)法看清目標(biāo)，而毫米波雷達(dá)獲得的圖像對(duì)于低光照、煙霧等有很強(qiáng)的穿透能力，紅外相機(jī)則完全無(wú)視惡劣環(huán)境的存在，只接收物體的紅外信號(hào)，盡管信號(hào)有所衰減，但仍然能獲得比較清晰的圖像。因此，融合可以使異源的圖像缺點(diǎn)互補(bǔ)，各自優(yōu)勢(shì)得以更好的發(fā)展。異源圖像融合技術(shù)的發(fā)展過(guò)程中，多尺度分析方法和融合規(guī)則都在不斷地向前發(fā)展。當(dāng)前較為熱門(mén)的就是多分辨率分析。目前已有的多尺度方向分析方法有脊波(Ridgelet)變換、曲波Curvelet變換、Bandelet變換、Wedgelet變換、Beamlet變換以及較新的非下采樣Contourlet變換等。在融合規(guī)則的制定和選擇方面，西安電子科技大學(xué)的李智杰等提出的基于Curvelet變換的背景雜波抑制算法，對(duì)雜波和噪聲有較強(qiáng)的抑制作用，同時(shí)很好地保留了目標(biāo)點(diǎn)的信息。BelbachirA. N.等人提出一種基于Contourlet變換與小波變換結(jié)合的紅外圖像信息提取方法，從一系列天文紅外圖像中有效的提取出有用信息?？傊愒磮D像的處理、分析與融合已經(jīng)成為國(guó)內(nèi)外的一個(gè)熱點(diǎn)話題。融合圖像的質(zhì)量以及融合的實(shí)時(shí)性都亟待提高，本發(fā)明致力于融合圖像質(zhì)量提高方面的研究。

發(fā)明內(nèi)容
本發(fā)明要解決的問(wèn)題是異源圖像融合作為對(duì)事件的檢測(cè)、識(shí)別和分析的有力技術(shù)，其融合圖像的質(zhì)量以及融合的實(shí)時(shí)性都亟待提高。本發(fā)明的技術(shù)方案為基于區(qū)域和人眼對(duì)比敏感特性的異源圖像融合方法，用于異源圖像的融合得到融合圖像F，包括以下步驟I)對(duì)待融合的源圖像A和B分別進(jìn)行非下采樣Contourlet變換，即NSCT分解將源圖像分解到Contourlet變換域，得到源圖像A和B的各級(jí)子帶系數(shù)，包括低頻子帶系數(shù)和高頻子帶系數(shù),Cf1Orj)和rf }認(rèn)竹分別為源圖像a、B的低頻子帶系數(shù)C4關(guān)(X，外和為相應(yīng)的尺度I、方向d的高頻子帶系數(shù)；2)制定融合規(guī)則，得到融合圖像系數(shù)使用人眼視覺(jué)對(duì)比度函數(shù)LCSF對(duì)低頻子帶系數(shù)制定融合規(guī)則，使用人眼視覺(jué)絕對(duì)對(duì)比度靈敏度函數(shù)ACSF對(duì)第一級(jí)高頻子帶系數(shù)進(jìn)行活性測(cè)度，采用感覺(jué)亮度對(duì)比度函數(shù)FBCF和局部平均梯度敏感性函數(shù)LGSF分別確定高頻子帶系數(shù)的融合規(guī)則,綜合得到融合圖像F的各級(jí)子帶系數(shù){Cf (x,y),CfJ^(x,y)}:
用LCSF作為活性測(cè)度，對(duì)低頻子帶系數(shù)使用加權(quán)平均的融合規(guī)則(x,y) = XCf11 (x, j) + (I-O1)XCgjl(x,y)CI)其中肩!^幻丨分別為紅外圖像與可見(jiàn)光圖像低
K" 3 " A. "* M
頻子帶系數(shù)的人眼視覺(jué)對(duì)比度函數(shù)值；用ACSF作為活性測(cè)度，對(duì)第一級(jí)高頻子帶系數(shù)使用如下的融合規(guī)則
\( fy. (x, v) if ACSF'Ul > ACSF1'-卜—(2)
I ( f-(.T,r) if ACSF^- < A( 'SF'1"和雙'Wf 3分別為兩幅源圖像的判決因子；采用感覺(jué)亮度對(duì)比度函數(shù)FBCF作為第二級(jí)高頻子帶系數(shù)融合的判決因子
^ Ja ( 1 'fji' ( V v) + K
-O\ ^ ^f 3、Ig(x,y) +^0)
"0
(I Io—I
T- - yTt,似(紙"KTifW(x +卿，j; + n) (4)
“ I “ I
22式中，0彡X彡M, 0彡y彡N，(x, y)為子帶系數(shù)矩陣中系數(shù)的坐標(biāo),M、N為子帶系數(shù)矩陣的大小，w(m，n)為aX a的生成核，a為奇數(shù)，k和Ktl為韋伯 費(fèi)赫涅爾定律中的常數(shù)，C{1’d}(x，y)為圖像經(jīng)NSCT分解后在尺度I、方向d上的高頻子帶系數(shù)，D是尺度I上的方向d的總數(shù)；用FBCF作為活性測(cè)度，F(xiàn)BCF系數(shù)越大表示該尺度該方向下的感覺(jué)亮度相比于背景亮度的對(duì)比度越大，對(duì)第二級(jí)高頻子帶系數(shù)采取如下融合規(guī)則
rnn0Rl r；I,；11Jlr、if FRCFf^(x,y)>FBCF^J]ix^C I- 1 (x,v)H,￠/:1,2,3,4 (5)
'l.r;f.rt if fWIjultui(x,y)<mifK'Ui(x,y)采用局部平均梯度敏感性函數(shù)LGSF作為第三級(jí)高頻子帶系數(shù)的判決因子
權(quán)利要求
1.基于區(qū)域和人眼對(duì)比敏感特性的異源圖像融合方法，其特征是用于異源圖像的融合得到融合圖像F，包括以下步驟 1)對(duì)待融合的源圖像A和B分別進(jìn)行非下采樣Contourlet變換，即NSCT分解將源圖像分解到Contourlet變換域，得到源圖像A和B的各級(jí)子帶系數(shù)，包括低頻子帶系數(shù)和高頻子帶系數(shù)^分別為源圖像A、B的低頻子帶系數(shù)，和為相應(yīng)的尺度I、方向d的高頻子帶系數(shù)； 2)制定融合規(guī)則，得到融合圖像系數(shù)使用人眼視覺(jué)對(duì)比度函數(shù)LCSF對(duì)低頻子帶系數(shù)制定融合規(guī)則，使用人眼視覺(jué)絕對(duì)對(duì)比度靈敏度函數(shù)ACSF對(duì)第一級(jí)高頻子帶系數(shù)進(jìn)行活性測(cè)度，采用感覺(jué)亮度對(duì)比度函數(shù)FBCF和局部平均梯度敏感性函數(shù)LGSF分別確定高頻子帶系數(shù)的融合規(guī)則，綜合得到融合圖像F的各級(jí)子帶系數(shù)丨(f; 用LCSF作為活性測(cè)度，對(duì)低頻子帶系數(shù)使用加權(quán)平均的融合規(guī)則
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于區(qū)域和人眼對(duì)比敏感特性的異源圖像融合方法，其特征是將不同視頻同一時(shí)間的圖像幀融合，實(shí)現(xiàn)異源視頻融合。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于區(qū)域和人眼對(duì)比敏感特性的異源圖像融合方法，其特征是所述異源圖像包括紅外圖像、可見(jiàn)光圖像、多聚焦圖像或遙感圖像。
全文摘要
基于區(qū)域和人眼對(duì)比敏感特性的異源圖像融合方法，包含如下步驟(1)對(duì)待融合的源圖像分別用非下采樣Contourlet變換NSCT進(jìn)行多尺度分解，得到源圖像的各階子帶系數(shù)；(2)根據(jù)人眼視覺(jué)對(duì)比度函數(shù)LCSF、人眼視覺(jué)絕對(duì)對(duì)比度靈敏度函數(shù)ACSF、感覺(jué)亮度對(duì)比度函數(shù)FBCF和局部平均梯度敏感性函數(shù)LGSF分別制定低頻子帶系數(shù)和各級(jí)高頻子帶系數(shù)的融合規(guī)則，得到融合圖像的各級(jí)子帶系數(shù)；(3)對(duì)融合后的系數(shù)進(jìn)行NSCT逆變換，重構(gòu)得到融合后的圖像。本發(fā)明符合人眼的視覺(jué)特性，很大程度上提高了融合圖像的質(zhì)量，具有魯棒性，適用于紅外與可見(jiàn)光圖像、多聚焦圖像、遙感圖像等多種圖像源的融合，應(yīng)用前景廣泛。
文檔編號(hào)G06T5/50GK102800070SQ201210201730
公開(kāi)日2012年11月28日 申請(qǐng)日期2012年6月19日 優(yōu)先權(quán)日2012年6月19日
發(fā)明者李勃, 吳煒, 董蓉, 阮雅端, 王江, 蔣士正, 陳啟美 申請(qǐng)人:南京大學(xué)