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[發明專利]基于NSCT的鄰域特性區域化的紅外與微光圖像融合方法有效

專利信息
申請號: 201310526331.4 申請日: 2013-10-30
公開(公告)號: CN103530862A 公開(公告)日: 2014-01-22
發明(設計)人: 陳勇;熊杰;呂霞付;徐敏;樊強;邢江;黃婷婷 申請(專利權)人: 重慶郵電大學
主分類號: G06T5/50 分類號: G06T5/50
代理公司: 重慶華科專利事務所 50123 代理人: 康海燕
地址: 400065 *** 國省代碼: 重慶;85
權利要求書: 查看更多 說明書: 查看更多
摘要:
搜索關鍵詞: 基于 nsct 鄰域 特性 區域 紅外 微光 圖像 融合 方法
【說明書】:

技術領域

發明涉及多源圖像融合領域,具體涉及一種改進的鄰域特性區域化處理的NSCT域紅外與微光圖像融合方法,用于實現微光環境下的圖像融合。

技術背景

圖像融合是以圖像為研究對象的信息融合,它把對同一目標或場景的用不同傳感器獲得的不同圖像,或用同種傳感器以不同成像方式或在不同成像時間獲得的不同圖像,融合成一幅圖像,在這一副圖像中能反映多重原始圖像的信息,以達到對目標和場景的綜合描述,使之更適合視覺感知或計算機處理。從20世紀80年代初至今,多源圖像融合已引發了世界范圍的研究熱潮,它在計算機視覺、遙感、機器人、醫學圖像處理及軍事等領域有著廣泛的應用前景。多源圖像融合技術在國內所進行的研究相對于國際上的研究工作起步較晚,目前處于落后狀態,迫切需要開展廣泛深入的理論研究和工程技術研究工作。

紅外和微光圖像融合是多源圖像融合的一種,其目的在于融合來自紅外與微光圖像中的互補信息。互補信息主要體現在紅外圖像中的高溫物體具備高亮特征,而微光圖像中物體的亮度僅與物體自身反射的外界光程度有關。融合得到的圖像將紅外圖像的目標指示性與微光圖像的細節表現力有效結合起來。

非下采樣Contourlet變換(nonsubsampledContourlettransform,簡稱NSCT)不僅具有多尺度、時頻局部特性,還具有多方向特性,能夠有效捕捉圖像中的幾何特征,并且能為圖像進行稀疏表示,變換后能量更加集中,為圖像融合提供更多的有用信息。因此,基于NSCT變換的紅外與微光圖像融合方法在圖像融合領域取得了很好的效果。將圖像經NSCT進行多尺度、多方向分解,會產生一個低頻子帶和多個高頻方向子帶。分別針對圖像的低頻系數和高頻系數采用不同的融合規則進行融合,因此融合規則的選取對融合圖像的質量影響也至關重要。

然而,傳統的融合規則主要是低頻部分針對像素點進行加權平均、高頻部分絕對值取大,這雖然在一定程度上實現融合,但是融合圖像會產生虛假輪廓。低頻部分用圖像的清晰部分去彌補圖像的模糊部分,降低了圖像的對比度,損失了清晰部分重要信息;高頻部分絕對值取大,雖然能較好的提取圖像的輪廓,但是也增強了非邊緣信息。

為了克服這些缺陷,近年來國內外很多研究人員有針對性的對融合規則進行了相應的改進,力求尋找一種更有效的方式,即能消除圖像融合中產生的虛影,又能較好的體現紅外圖像的目標指示性與微光圖像的細節表現力。他們的研究主要集中在低頻部分的改進或者高頻部分的改進,主要方法一般為基于鄰域特征、區域特征或者學習機制的尋優方式尋找最佳加權值。這類改進雖然能一定程度上對融合圖像質量有所改善。但是,基于鄰域特征的融合規則雖然考慮了單個像素點的灰度值,以及該像素鄰域內各像素點之間的相關性,但會出現單個像素點參與融合而導致其代表的物理意義割裂的情況。而基于區域特征的融合將圖像中每個像素都視作區域或邊緣的一部分,并用區域量測指標來指導融合選取。這種方式有效克服了像素級融合存在的問題,但是它未考慮區域邊緣像素點與外圍之間的關聯,在融合過程中,容易產生區域塊效應。學習機制尋找最優加權值,雖然能達到很好的效果,但是它運算量大,而且參數的設置同樣需要不同的嘗試,這樣不便于快速實施融合。

近幾年的研究表明:將NSCT用于圖像融合,能取得不錯的效果,可以有效去除其他多尺度方法帶來的混頻現象,如Contourlet變換。融合規則的改進能進一步改善了圖像融合的效果。而且,規則的選擇對融合圖像質量的影響至關重要。本發明在傳統研究的基礎上,結合了像素級融合與特征級融合的優點,提出了一種基于鄰域特性區域化處理的紅外與微光圖像融合方法,該方法分別對低頻部分與高頻部分做了相應的處理,針對低頻部分提出了一種基于鄰域能量的區域化能量加權選擇規則;高頻部分兩部分處理,最高尺度采用基于鄰域方差區域化的方差取大,其余尺度采用一種鄰域能量區域化的匹配系數選擇方案。該方法有效消除了傳統融合方法產生的虛假輪廓,而且更好的融入源圖像的重要信息及邊緣輪廓信息。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是:針對現有技術的上述不足,提出了一種基于鄰域特性區域化處理的NSCT域紅外與微光圖像融合方法。消除了傳統融合方法產生的虛假輪廓現象,較好的結合了像素級融合與特征級融合的優點,有效克服了像素級產生的模糊效應、對噪聲敏感效應以及特征級融合容易產生的塊效應。本發明針對微光環境下的紅外與微光圖像融合能夠取得較好的視覺效果,具有良好的目標指示性與細節表現力。

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