[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

本發明涉及一種利用高頻信息引導的基于稀疏表示的圖像融合方法，步驟一：將圖像信息分解成高頻部分低頻部分：采用非降采樣金字塔分解方式，提取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。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。本發明方法改善了圖像稀疏表示后對高頻信息不敏感帶來的問題；抑制融合中出現的塊狀效應，對各類型的圖像融合都可得到較高質量的融合結果。

【技術領域】

本發明涉及一種利用高頻信息引導的基于稀疏表示的圖像融合方法，圖像融合在圖像應用領域具有廣泛的應用，隸屬于數字圖像處理技術領域。

【背景技術】

圖像融合是指將多源圖像信息或者同源不同條件下的圖像信息整合到融合圖像的技術，融合的本質是使得圖像信息可以克服單一傳感器成像的缺陷，使融合后的圖像滿足人眼識別以及計算機后續處理的要求。圖像融合可以使得融合圖像從各類源圖像中提取更多有效信息，便于圖像更加準確的分析和應用。為了充分挖掘并利用各類復雜數據，圖像融合技術快速發展起來。圖像融合可以分成三個不同層次：像素級圖像融合，特征級圖像融合和決策級圖像融合。由于像素級圖像融合是在圖像最基礎層面上進行融合，可以更加充分地利用圖像的全部像素信息，使得像素級圖像融合受到廣泛關注。像素級圖像融合可以大致分為三類方法：基于多尺度分析的圖像融合方法，基于稀疏特性分析的圖像融合方法，基于圖像像素或其他變換域的圖像融合方法等。自1996年奧爾斯豪森和大衛提出了模擬人眼視覺系統的稀疏編碼機制以來(參見文獻：奧爾斯豪森,大衛.通過研究一種針對自然圖像的稀疏編碼顯示簡單細胞感受域特性.自然381，1996(6583):607–609(B.A.Olshausen,J.F.David,Emergence of simple-cell receptive field properties by learning asparse code for natural images[J].Nature 381,1996(6583):607–609))，隨著對稀疏的深入研究，研究學者發現自然信號本身具有稀疏特性。因此將稀疏特征用于實現圖像融合可以得到信息豐富的融合圖像。近年來，基于稀疏特征提高圖像融合質量的方法層出不窮。