[發(fā)明專利]基于離散Tchebichef多項式變換和聚焦評價的多聚焦圖像融合方法

有效

• 申請?zhí)枺?/td>: 201710076195.1
• 申請日: 2017-02-13
• 公開（公告）號: CN106971383B
• 公開（公告）日: 2019-12-31
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 肖斌;史文明;周樂;李偉生
• 申請（專利權(quán)）人: 重慶郵電大學(xué)
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50
• 代理公司: 50102 重慶市恒信知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司
• 代理人: 劉小紅

1.一種基于離散Tchebichef多項式變換和聚焦評價的多聚焦圖像融合方法，其特征在于，包括以下步驟：

1)對待融合的多幅圖像進(jìn)行均勻分塊處理，得到r個m×n的圖像塊，r表示圖像塊的個數(shù)，m表示圖像塊的寬，n表示圖像塊的高；2)分別對每個圖像塊歸一化，再分別對歸一化后的圖像塊進(jìn)行離散Tchebichef多項式變換，得到對應(yīng)的離散Tchebichef多項式變換系數(shù)；3)以高階變換系數(shù)的能量和低階變換系數(shù)的能量的比值作為聚焦評價函數(shù)，根據(jù)聚焦評價值最大的融合規(guī)則融合多幅輸入圖像；

所述步驟3)中以高階變換系數(shù)的能量和低階變換系數(shù)的能量的比值作為聚焦評價函數(shù)，根據(jù)聚焦評價值最大的融合規(guī)則融合多幅輸入圖像的步驟包括：經(jīng)過離散Tchebichef多項式變換后的矩陣定義為高階變換系數(shù)與低階變換系數(shù)的定義為：

其中‘\’代表從中除去剩下的部分，聚焦評價函數(shù)定義為

其中||F||＝F₁²+F₂²+…+F_n²代表能量，根據(jù)高階變換系數(shù)與低階變換系數(shù)的關(guān)系，以及帕斯瓦爾定理，聚焦評價函數(shù)簡化為：

4)將融合后的圖像進(jìn)行一致性驗證，得到最終融合后的圖像。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于離散Tchebichef多項式變換和聚焦評價的多聚焦圖像融合方法，其特征在于，所述步驟2)中分別對每個圖像塊歸一化的步驟為：代表歸一化后的圖像塊函數(shù)，x表示函數(shù)的橫坐標(biāo)，y表示函數(shù)的縱坐標(biāo)，m表示圖像塊的寬，n表示圖像塊的高，k表示第k個圖像塊，r表示圖像分塊的個數(shù)，

對于圖像塊f_k(x,y)，x≤m，y≤n，k≤r，其歸一化定義為：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于離散Tchebichef多項式變換和聚焦評價的多聚焦圖像融合方法，其特征在于，上述步驟2)中根據(jù)離散Tchebichef多項式變換，得到圖像中每個塊對應(yīng)的Tchebichef變換系數(shù)具體包括：

離散Tchebichef多項式變換公式如下：

其中，為m×n待融合的歸一化后的圖像塊，T_s,t為離散Tchebichef多項式變換系數(shù)；C_s為離散Tchebichef多項式行變換矩陣，大小為s×m，每一行為某一階數(shù)的離散Tchebichef多項式表示，共s階；C_t為離散Tchebichef多項式列變換矩陣，大小為n×t，每一列為某一階數(shù)的離散Tchebichef多項式表示，共t階；離散Tchebichef多項式變換的逆變換公式如下，其中C'為C的轉(zhuǎn)置：

f＝C_s'*T_s,t*C_t' (6)。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于離散Tchebichef多項式變換和聚焦評價的多聚焦圖像融合方法，其特征在于，當(dāng)離散Tchebichef多項式變換矩陣為典型的8×8矩陣時，離散Tchebichef多項式變換矩陣系數(shù)如下：

5.根據(jù)權(quán)利要求1-4之一所述的基于離散Tchebichef多項式變換和聚焦評價的多聚焦圖像融合方法，其特征在于，所述步驟4)中融合后的圖像進(jìn)行一致性驗證采用的是多數(shù)篩選法，即如果合成圖像中的某個像素來自于圖像A,而這個像素鄰域內(nèi)的其他像素來自于圖像B的居多，則將其修正為來自圖像B，鄰域選用d×d的模板，其中d>1；包括步驟：將對應(yīng)圖像塊的聚焦評價函數(shù)值進(jìn)行比較，創(chuàng)建一個決策圖w記錄特征比較結(jié)果；

采用一個d×d的濾波器獲得最終的決策圖R:

最后，根據(jù)決策圖R進(jìn)行融合。