[發(fā)明專利]一種基于NSST與聚焦區(qū)域檢測的多聚焦圖像融合方法

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201410293208.7
• 申請日: 2014-06-26
• 公開（公告）號: CN104077762A
• 公開（公告）日: 2014-10-01
• 發(fā)明（設計）人: 莫建文;鄒寧;袁華;陳利霞;張彤;首照宇;歐陽寧;趙暉;林樂平;張順嵐
• 申請（專利權(quán)）人: 桂林電子科技大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 桂林市華杰專利商標事務所有限責任公司 45112
• 代理人: 楊雪梅

1.一種基于NSST與聚焦區(qū)域檢測的多聚焦圖像融合方法，其特征在于包括下述步驟：

步驟1：對已配準的待融合圖像A、B分別進行NSST分解，對得到的低頻子帶系數(shù)和高頻子帶系數(shù)分別應用不同的融合規(guī)則，從而得到一幅初始融合圖像；

步驟2：通過均方根誤差方法測定源圖像與初始融合圖像之間的相似性來識別出初始聚焦區(qū)域，均方根誤差計算公式分別為：

RMSEA(i,j)=(Σm=-MMΣn=-NN(IF(i+m,j+n)-IA(i+m,j+n))2(2M+1)×(2N+1))1/2]]>

RMSEB(i,j)=(Σm=-MMΣn=-NN(IF(i+m,j+n)-IB(i+m,j+n))2(2M+1)×(2N+1))1/2]]>

其中，I_A(i,j),I_B(i,j)和I_F(i,j)分別表示圖像A、B和初始融合圖像F在點(i,j)處的像素值；

通過比較RMSE_A和RMSE_B的大小，可以經(jīng)由下式得到一個二值化圖像，

Z(i,j)=1ifRMSEA(i,j)≤RMSEB(i,j)0ifRMSEA(i,j)>RMSEB(i,j)]]>

二值圖像中，Z(i,j)＝1表示在圖像A中，點(i,j)處的像素位于聚焦區(qū)域，否則，圖像B中在該點處的像素屬于聚焦區(qū)域；

步驟3：利用小結(jié)構(gòu)元素的形態(tài)學開閉運算對步驟2中得到的二值圖像進行修正，消除初始聚焦區(qū)域中的突起、斷點和裂縫；

步驟4：通過改進的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡(IPCNN)和步驟3中已修正的聚焦區(qū)域獲得最終的融合圖像，融合規(guī)則如下：

IFF(i,j)=IA(i,j)ifZ′(i,j)=1and W(i,j)=m×nIB(i,j)ifZ′(i,j)=0and W(i,j)=0IA(i,j)if0<W(i,j)<m×n andTA(i,j)≤TB(i,j)IB(i,j)if0<W(i,j)<m×n andTA(i,j)>TB(i,j)]]>

其中，I_A(i,j),I_B(i,j)和I_FF(i,j)分別表示圖像A、B和最終融合圖像F在點(i,j)處的像素值，Z′為修正的二值圖像，W(i,j)表示Z′中以點(i,j)為中心、大小為m×n的局部區(qū)域像素和，T_A(i,j)和T_B(i,j)分別表示源圖像A和B輸入到改進的脈沖耦合神經(jīng)網(wǎng)絡后得到的賦時矩陣在點(i,j)處的值；

上述的鄰域(2M+1)×(2N+1)和m×n的大小分別設為5×5和3×3。