基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合方法及其装置制造方法
【专利摘要】本发明公开了一种基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合方法，根据多尺度全局滤波分别对待融合的若干幅多聚焦图像进行多尺度分解，根据融合规则融合分解获得的若干幅多聚焦图像的多尺度子带图像，对融合后的多尺度子带图像进行逆多尺度全局滤波获得最终的融合图像；本发明还公开了一种基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合装置，本发明提高了融合图像的清晰度、信息量等以得到图像质量更好的融合图像。
【专利说明】基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合方法及其装置
【技术领域】
[0001] 本发明属于图像融合处理【技术领域】，具体涉及一种基于多尺度全局滤波的多聚焦 图像融合方法及其装置。
【背景技术】
[0002] 图像融合在图像分析和计算机视觉方面有着重要的意义。通过图像融合技术可以 将从不同成像传感器获取同一场景的图像有机组合成一幅图像，其能有效地互补不同成像 传感器所获取图像的优势，形成一幅能真实清晰反映客观场景的图像，以便对图像进一步 分析、理解以及目标的检测与识别等。从二十世纪八十年代开始，多传感器图像融合已引起 了广泛的兴趣和研究热潮。其中，多聚焦图像融合是一个重要的研究方向，在机器学习、遥 感、计算机视觉、医学图像处理以及军事应用中有着广泛的应用前景。经过近三十年的发 展，图像融合技术已形成了一定的规模，国内外也都开发出许多用于不同领域的融合系统， 但是，这并不意味着图像融合技术已相当成熟了。从国内外目前的研究情况来看，图像融合 技术在理论和技术方面均存在有待解决的问题。与国外相比，国内开展图像融合研究工作 起步较晚，尽管国内近几年在图像融合方面的研究取得了较大的成就；但是，相比国外仍处 于较落后的状态。因此，急需我们对图像融合进行广泛深入的基础理论和基础技术的研究。
[0003] 随着信息技术的快速发展，实际应用中，人们对信息量的需求越来越大。在 这种条件下，典型的图像融合方法，如基于多分辨分析的图像融合方法，参见文献 《Image sequence fusion using a shift-invariant wavelet transform》， Image Processing,1997. Proceedings. , International Conference on.IEEE，1997, 3:288-291， 因为小波变换不能很好地捕捉图像的边缘和纹理信息，而且，该方法用简单的系数绝 对值取大的融合规则，得到的融合图像效果不理想；参见文献《Feature level fusion ofmultimodal medical images in lifting wavelet transform domain》， Engineering in Medicine and Biology Society,2004.IEMBS'04.26th Annual International Conference ofthe IEEE. IEEE, 2004, 1:1479-1482,该方法通过计算小波变换系数的梯 度，并通过比较两幅图像的小波变换系数梯度之差与设定的阈值的大小来确定融合系数， 该方法所得到的融合图像尽管效果有所改善，但是，融合效果依然不够理想。近年来，一 些学者又提出了采用图像滤波理论对图像进行融合的方法，参见文献《The multiscale directional bilateral filter and its application to multisensor image fusion)), Information Fusion, 2012, 13 (3) :196-206.此方法通过多尺度双边滤波加方向性以有 效地提取图像信息，获得了较好的融合效果，具有较高的空间分辨率和对比度；参见文 章 〈〈Image fusion based on pixel significance using cross bilateral filter)), Signal, Image and Video Processing, 2013:1-12.该方法对双边滤波的滤波核进行交换， 采用领域窗口统计特性获得融合权重，采用加权平均方法获得融合图像，其信息量、对比 度、空间分辨率等均有所提高；但是，细节信息、清晰度等依然难以满足使用要求，融合图像 的整体效果还是不尽如人意。
【发明内容】
[0004] 为解决现有存在的技术问题，本发明实施例提供一种基于多尺度全局滤波的多聚 焦图像融合方法及其装置。
[0005] 为达到上述目的，本发明实施例的技术方案是这样实现的：
[0006] 本发明实施例提供一种基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合方法，该融合方法 为：根据多尺度全局滤波分别对待融合的若干幅多聚焦图像进行多尺度分解，根据融合规 则融合分解获得的若干幅多聚焦图像的多尺度子带图像，对融合后的多尺度子带图像进行 逆多尺度全局滤波获得最终的融合图像。
[0007] 上述方案中，所述根据多尺度全局滤波分别对待融合的若干幅多聚焦图 像进行多尺度分解为 ：根据多尺度全局滤波对输入的两幅多聚焦图像进行多尺 度全局滤波分解，获得两幅多聚焦图像的低频子带图像4和高频子带图像
【权利要求】
1. 一种基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合方法，其特征在于，该融合方法为：根 据多尺度全局滤波分别对待融合的若干幅多聚焦图像进行多尺度分解，根据融合规则融合 分解获得的若干幅多聚焦图像的多尺度子带图像，对融合后的多尺度子带图像进行逆多尺 度全局滤波获得最终的融合图像。
2. 根据权利要求1所述的基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合方法，其特征在于， 所述根据多尺度全局滤波分别对待融合的若干幅多聚焦图像进行多尺度分解为：根据多尺 度全局滤波对输入的两幅多聚焦图像进行多尺度全局滤波分解，获得两幅多聚焦图像的低 频子带图像14、14和高频子带图像Ptw=Us...,夏卜{/if,m= 其中，K= 5,K表示分解层数，m表示分解的第m层，A表示第一幅多聚焦图像，B表示第二幅多聚焦图 像。
3. 根据权利要求1所述的基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合方法，其特征在于， 所述根据融合规则融合分解获得的若干幅多聚焦图像的多尺度子带图像为：对经多尺度 全局滤波分解的两幅多聚焦图像的低频子带系数4进行融合，以及对高频子带图像 {/7,> = 1,2"."[卜{//>1 =1，2"..,欠}进行融合。
4. 一种基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合装置，其特征在于，该装置包括分解单 元、融合单元、逆多尺度全局滤波单元， 所述分解单元，用于根据多尺度全局滤波分别对待融合的若干幅多聚焦图像进行多尺 度分解； 所述融合单元，用于根据融合规则融合分解获得的若干幅多聚焦图像的多尺度子带图 像； 所述逆多尺度全局滤波单元，用于对融合后的多尺度子带图像进行逆多尺度全局滤波 获得最终的融合图像。
5. 根据权利要求4所述的基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合装置，其特征 在于：所述分解单元，具体用于根据多尺度全局滤波对输入的两幅多聚焦图像进行 多尺度全局滤波分解，获得两幅多聚焦图像的低频子带图像和高频子带图像 = 、[//〉《 = 1，2,…,A：]·，其中，K= 5,K表示分解层数，m表示分解的第m 层，A表示第一幅多聚焦图像，B表示第二幅多聚焦图像。
6. 根据权利要求4所述的基于多尺度全局滤波的多聚焦图像融合装置，其特征在 于：所述融合单元，具体用于对经多尺度全局滤波分解的两幅多聚焦图像的低频子带系数 ?4、#进行融合，以及对高频子带图像{"?X2,…，匀、丨叱，《 = 1，2，...，丨进行融 合。
【文档编号】G06T5/50GK104463822SQ201410763858
【公开日】2015年3月25日 申请日期:2014年12月11日 优先权日:2014年12月11日
【发明者】尹伟科, 延翔, 秦翰林, 周慧鑫, 李佳, 宗靖国, 马琳, 韩姣姣, 曾庆杰, 吕恩龙 申请人:西安电子科技大学