[發明專利]一種利用高頻信息引導的基于稀疏表示的圖像融合方法

有效

• 申請號: 201710760414.8
• 申請日: 2017-08-30
• 公開（公告）號: CN107633496B
• 公開（公告）日: 2020-04-07
• 發明（設計）人: 白相志;王子涵
• 申請（專利權）人: 北京航空航天大學
• 主分類號: G06T5/50
• 分類號: G06T5/50;G06K9/46;G06K9/66
• 代理公司: 北京慧泉知識產權代理有限公司 11232
• 代理人: 王順榮;唐愛華

1.一種利用高頻信息引導的基于稀疏表示的圖像融合方法，其特征在于：該方法具體步驟如下：

步驟一：將圖像信息分解成高頻部分和低頻部分：采用非降采樣金字塔分解的方式，提取出圖像信息中不同層次上的高頻信息；

步驟二：利用樣本圖像的高頻信息和低頻信息分別完成適應高頻信息的過完備字典和適應低頻信息的過完備字典建立：通過樣例學習方法得到過完備字典；

步驟三：利用高頻信息引導低頻信息的融合；采用改進后的融合規則，將高頻信息引入約束低頻信息的融合；

改進后的融合規則如下：

其中，i為圖像窗口列變換后的序號；j為圖像分解成不同層次下的高頻信息序號；x為非下采樣金字塔變化分解得高頻信息個數；α_AL為圖像A中低頻信息的稀疏系數；α_AH圖像A中高頻信息的稀疏系數；α_BL為圖像B中低頻信息的稀疏系數；α_BH為圖像B中高頻信息的稀疏系數；α_FL為融合后低頻信息的稀疏系數；

將高頻部分的1范數與低頻部分的0范數結合考慮，創建新的低頻部分融合中的融合規則；得到融合后的低頻信息{IL_F}；

步驟四：采用絕對最大值作為融合策略進行高頻信息的融合，得到融合后的各個層次上的高頻信息{IH_F}；

步驟五：重建融合圖像；

通過步驟三以及步驟四中所獲得的融合圖像的低頻信息{IL_F}以及高頻信息{IH_F}，將融合后得到的高頻和低頻信息進行處理，得到融合圖像I_F。

2.根據權利要求1所述的一種利用高頻信息引導的基于稀疏表示的圖像融合方法，其特征在于：所述步驟二具體如下：

2.1采用K-奇異值訓練方法，以圖像低頻信息作為樣本，完成適應低頻部分的過完備字典的構建；

2.2采用原子間相互性弱的連貫正則訓練方法進行適應圖像高頻部分的字典訓練。

3.根據權利要求1所述的一種利用高頻信息引導的基于稀疏表示的圖像融合方法，其特征在于：步驟三中所述的創建新的低頻部分融合中的融合規則，具體步驟如下：

3.1應用滑窗將{IL_A,IL_B}，{IH_A,IH_B}從圖像的左上到右下每次滑s步分成一系列的列向量(n×1)以及

3.2將低頻信息每一列去均值重構，高頻信息不變，低頻信息表示為：在公式中I代表全1的向量，高頻信息表達為：

3.3計算各自的稀疏系數，通過不同的字典訓練后得到適應高頻和低頻的信息的字典，使用的求解稀疏系數的方法是正交匹配貪婪法(OMP)即求解以及計算如下：

3.4通過所構建的新的低頻融合規則得到融合后的低頻稀疏系數，最終融合后的低頻稀疏系數為

3.5通過一系列的列向量進行滑塊逆變換，將列向量(n×1)轉化成為的一系列塊狀區域，塊狀區域復原除以所覆蓋面的均值矩陣從而得到融合后的低頻信息{IL_F}。