[發明專利]圖像融合方法和設備

無效

• 申請號: 201210596216.X
• 申請日: 2012-12-31
• 公開（公告）號: CN103914815A
• 公開（公告）日: 2014-07-09
• 發明（設計）人: 姜安;崔峰;訾樹波;謝啟偉
• 申請（專利權）人: 諾基亞公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 北京市金杜律師事務所 11256
• 代理人: 王茂華;黃耀鈞

技術領域

本發明涉及圖像處理技術，更具體地，本發明涉及圖像融合方法和設備。

背景技術

圖像融合(Image?Fusion)是指通過對多幅關于同一目標的源圖像進行圖像處理，最大限度的保留各自源圖像中的有利信息，來將多幅源圖像綜合成高質量的單幅圖像的過程。

圖像融合的應用領域包括遠程感測、醫學成像、質量和缺陷檢測、以及生物識別等等。尤其在移動通信中，存在強烈的對多幅圖像進行融合以得到關于感測的場景的更好描述和解釋的需求。

圖像融合應當遵循某些融合規則，以構建一個合成圖像。因此，如何設置融合規則/算法，是一個問題。常規的算法可以分類為3類：1)投影和替代方法，例如亮度-色調-飽和度(IHS)彩色融合和主成分分析(PCA)融合；2)波段比值和算術組合方法，例如相乘和合成變量比(SVR)；3)基于小波的融合方法。

等人在文獻“Multiresolution?based?image?fusion?with?additive?wavelet?decomposition，IEEE?Tran.Geosci.Rem.Sensing，32(3)，1204-1211(1999)”中提出了使用加性小波(AW)算法來將一個高分辨率圖像(SPOT)與一個低分辨率多光譜圖像(Landsat?Thematic?Mapper(TM)圖像)相融合。在該方案中，由TM圖像的波段來替代SPOT圖像的Atrous小波近似。Li等人在文獻“Multisensor?image?fusion?using?the?wavelet?transform，Graphical?Models?and?Image?Processing，57，235-245(1995)”中提出了基于小波變換的基于區域的最大選擇規則(AMS)。Scheunders等人在文獻“A?Multivalued?ImageWavelet?Representation?Based?on?Multiscale?Fundamental?Forms，IEEE?Transactions?on?Image?Processing，10(5)，568-575(2002)”和文獻“Fusion?and?merging?of?multispectral?images?using?multiscale?fundamental?forms，Journal?of?the?Optical?Society?of?America?A，Optics，Image?Science，and?Vision.18(10)，2468-2477(2001)”中給出了基于多尺度第一基本形式(MFF)方法的新穎算法，其使用多值圖像小波表示方法來融合圖像。Chen等人在文獻“Image?fusion?using?weighted?multiscale?fundamental?form，Proceedings?of?the2004International?Conference?on?Image?Processing，5，3319-3322(2004)”中提出了改進的加權多尺度第一基本形式(WMFF)方法來避免MFF方法放大小波系數的問題。

然而，上面所述的這些基于小波的融合方法具有一些共同的限制：一個限制是需要選擇預定義的小波基礎，另一個限制是如何正確地選擇小波分解級。并且，AW和AMS保留更多的光譜信息而忽略一些空間或細節信息，而MFF和WMFF更多地關注空間或細節信息，而扭曲了光譜信息。

為了解決上述問題，Chen等人在文獻“Fusion?of?color?microscopic?images?based?on?bidimensional?empirical?mode?decomposition.OPTICS?EXPRESS，18，21757-21769(2010)”中提出了新的圖像適應分解算法。但是這些圖像分解算法結果并不穩定。

發明內容

根據本發明的第一方面，提出了一種方法，包括：獲取多個圖像；基于全變差-L₁范數能量函數，來融合所述多個圖像，其中，所述全變差-L₁范數能量函數包括兩個分量，一個分量是全變差分量，其表示保留待融合圖像的細節信息，而另一個分量是L₁范數分量，其表示保留待融合圖像的光譜信息。