[發明專利]基于CS-CHMT和IDPCNN的多聚焦噪聲圖像融合方法

無效

• 申請號: 201310540752.2
• 申請日: 2013-11-04
• 公開（公告）號: CN104008536A
• 公開（公告）日: 2014-08-27
• 發明（設計）人: 羅強;羅曉清;關彪;張紅英;吳小俊;張戰成
• 申請（專利權）人: 無錫金帆鉆鑿設備股份有限公司
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

技術領域

本發明涉及一種基于循環平移結合Contourlet域隱馬爾科夫樹模型(CS-CHMT)和改進的雙通道脈沖耦合神經網絡(IDPCNN)的多聚焦噪聲圖像融合方法，是數字圖像處理技術領域的一項融合方法，在數碼相機、機器視覺、目標識別等系統中有廣泛地應用。

背景技術

圖像融合作為數據融合的一個重要分支，綜合了傳感器、圖像處理、信號處理、計算機和人工智能等現代高新技術，是圖像理解和計算機視覺領域中不可或缺的一項。其中，多聚焦圖像融合一直是圖像融合領域的研究熱點，即通過某種算法，將已配準、成像條件相同但不同聚焦的兩幅或多幅圖像合成一幅全局清晰的新圖像。然而，在圖像數字化和傳輸、存儲過程中常會受到成像設備和光照、溫度等外界因素的干擾而使圖像降質，重要細節被噪聲掩蓋不僅影響其視覺效果，還直接關系到融合圖像的品質，故首先應選擇恰當的去噪方法在最大限度保留圖像原始信息的基礎上盡可能去除噪聲，然后再對獲得的去噪圖像進行融合處理，采用有效的融合規則可以降低將噪聲信號當作表征圖像顯著特征的有用信號的可能性，使融合圖像綜合更多的正確信息。多聚焦噪聲圖像的融合，被認為是現代多源圖像處理和分析中非常重要的一步。

小波變換以其超越傅里葉變換的時頻局域化、多分辨率等優點，在圖像去噪等領域得到廣泛的應用并取得了優異的效果。但可分離的二維小波僅有有限方向，即水平、垂直和對角，只能反映信號的“點”奇異性，不能充分利用圖像本身特有的幾何正則性，難以最優地表示含“線”或“面”奇異性的高維數據，導致小波域隱馬爾科夫樹WHMT模型的圖像處理結果容易產生方向邊緣成分模糊。2002年，M.N.Do和Martin?Vetterli在繼承小波多尺度分析思想的基礎上提出了一種“真正”的二維圖像稀疏表示方法-Contourlet變換，Contourlet域HMT模型與小波域HMT模型相比更靈活，不僅對尺度間的相關性進行直接建模，同時還對相鄰方向間的系數相關性進行間接建模，更能充分地捕獲系數之間的依賴關系。由于Contourlet變換中方向濾波器組降采樣和上采樣的存在，導致在圖像奇異點附近會產生偽吉布斯現象，引入循環平移(Cycle?Spinning)技術可以彌補Contourlet變換因缺乏平移不變性對去噪結果造成的影響，有效抑制圖像失真。CS-CHMT模型能在提高去噪圖像PSNR值的同時更好地保留其特征信息，使圖像邊緣更清晰、細節更豐富，有利于進一步的融合處理。

國內外學者對多聚焦圖像融合技術已展開廣泛地研究和應用，目前，基于空間域傳統的融合方法主要有加權平均法、PCA算法、分塊融合方法、對比度調制融合方法等，其基本思想是根據某種指標來選取圖像清晰部分的像素構成場景中所有對象均清晰的融合圖像，優點是計算簡單，且能準確保留圖像的原始信息，但融合結果對比度下降，適用面較窄，易出現明顯的拼接效應，因此設計更合適的融合規則，有效提取各幅圖像中的互補信息，獲得更優的融合效果是進一步研究的重點。

脈沖耦合神經網絡(PCNN)于20世紀90年代，Eckhom為解釋在貓的大腦視覺皮層實驗中所觀察到的與特征有關的神經元同步行為而提出，是基于生物學背景建立、由若干個神經元互連構成的反饋型網絡。PCNN不僅具有全局耦合性和脈沖同步發放特性，而且對圖像的處理結果具有穩定性(如旋轉不變性、強度不變性、尺度不變性和扭曲不變性等)，使其在圖像去噪、增強、圖像分割、圖像融合、邊緣檢測以及目標識別等方面得到廣泛的研究和應用。然而，基于PCNN的融合方法對于每一神經元僅有一個輸入，計算耗時較長，對實時系統的應用缺乏一定的靈活性。本發明在CS-CHMT模型去噪的基礎上提出一種改進的雙通道IDPCNN融合方法，采用待融合圖像的清晰度設計兩個通道的權重系數，充分利用源圖像中的互補信息和冗余信息，有效整合有用信息，在一定程度上增加了融合方法的自適應性，增加圖像對比度、保留更多的圖像細節信息，具有傳統方法無可比擬的優越性。

發明內容

本發明的目的在于針對現有空間域傳統融合技術的不足，提出了一種基于循環平移結合Contourlet域隱馬爾科夫樹模型(CS-CHMT)與改進的雙通道脈沖耦合神經網絡(IDPCNN)的多聚焦噪聲圖像融合方法，解決已有技術在多聚焦圖像融合中易受噪聲影響，融合質量不高的問題，獲得客觀指標和主觀視覺效果均較優的融合圖像。

本發明解決其技術問題所采用的技術方案是：