專利名稱：基于nsct和稀疏表示的圖像融合方法
技術(shù)領(lǐng)域：
本發(fā)明涉及一種圖像融合方法。
背景技術(shù)：
近年來，基于非下米樣Contourlet 變換(Non-Subsampled ContourletTransform, NSCT)以其具有平移不變、多分辨率、多方向和各向異性的圖像表示能力，并且能有效克服傳統(tǒng)小波變換不能處理2D或更高維奇異性的問題，成功用于圖像融合領(lǐng)域并取得較優(yōu)的融合效果。然而，在圖像融合問題中，我們希望提取的圖像表示系數(shù)具有優(yōu)秀的稀疏性與特征保持性，從而只需要融合少量的系數(shù)就能獲得較優(yōu)的融合結(jié)果。但是，經(jīng)NSCT變換得到圖像低頻子帶系數(shù)的近似為零項十分有限，即不能稀疏的表示圖像的低頻子帶信息，若直接對其融合不利于我們提取源圖像的特征?？紤]到低頻子帶包含了圖像的主要能量，在很大程度上決定了融合結(jié)果的質(zhì)量，所以我們希望通過提高低頻子帶系數(shù)的稀疏度，以得到更優(yōu)的融合結(jié)果。

發(fā)明內(nèi)容
為了克服現(xiàn)有技術(shù)NSCT變化后包含圖像主要能量的低頻子帶系數(shù)稀疏度較差，不利于提取有用信息進(jìn)行融合的不足，本發(fā)明提供一種基于NSCT和稀疏表示的圖像融合方法，對稀疏度較差的低頻子帶系數(shù)學(xué)習(xí)字典，利用稀疏表示提取源圖像共有和特有系數(shù)，以達(dá)到提高低頻子帶稀疏度的目的，再按照特有系數(shù)的活動水平自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重融合；對稀疏度較高的高頻方向子帶系數(shù)采用同一尺度下方向子帶絕對值和取最大的方法融合，以捕獲源圖像中的顯著特征，最終提高融合效果。本發(fā)明解決其技術(shù)問題所采用的技術(shù)方案包括以下步驟I訓(xùn)練字典部分:假設(shè)源圖像已經(jīng)經(jīng)過配準(zhǔn)，有K幅大小為MXN的源圖像，并分別記作I1, ...，Ικ。(I. I)用NSCT分解每一幅訓(xùn)練圖像，經(jīng)過J級NSCT分解后(J通常為3飛級分解)，
得到I個低頻子帶系數(shù)和個高頻方向子帶系數(shù)，其中h為尺度j下的方向分解級數(shù)。
I=I
其中，訓(xùn)練圖像可以是源圖像本身，也可以是與源圖像采集方式相同的圖像；(I. 2)初始化字典D e Rnxn1,其中，η為字典原子的大小，m為每個子字典的原子數(shù)。為了保證字典的過完備性以及計算的復(fù)雜度，通常取η = 64，m = 256 ；(1.3)對低頻子帶系數(shù)以步長為1，大小為的滑動窗口按照從左上到右下的順序提取塊，再將塊拉直并依次排列組成矩陣；(I. 4)對上述矩陣用K-SVD算法訓(xùn)練一個字典D，并保存該字典；2圖像融合部分:(2. I)按照步驟(I. I)的方法用NSCT分解源圖像；(2.2)按照以下5個步驟，融合源圖像低頻子帶系數(shù)
①按照步驟(I. 3)中方法將源圖像低頻子帶排列成矩陣Vk，k = 1，. . .，K ;②將所有源圖像的矩陣Vk表示為
權(quán)利要求
1.一種基于NSCT和稀疏表示的圖像融合方法，其特征在于包括下述步驟 假設(shè)源圖像已經(jīng)經(jīng)過配準(zhǔn)，有K幅大小為MXN的源圖像，并分別記作I1, . . .，Ik ; (I. I)用NSCT分解每一幅訓(xùn)練圖像，經(jīng)過J級NSCT分解后，得到I個低頻子帶系數(shù)和if個高頻方向子帶系數(shù)，其中1,_為尺度j下的方向分解級數(shù)；
2.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于NSCT和稀疏表示的圖像融合方法，其特征在于所述 的J取為3 5。
3.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于NSCT和稀疏表示的圖像融合方法，其特征在于所述的訓(xùn)練圖像是源圖像本身或是與源圖像采集方式相同的圖像。
4.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于NSCT和稀疏表示的圖像融合方法，其特征在于所述的η = 64，m = 256。
5.根據(jù)權(quán)利要求I所述的基于NSCT和稀疏表示的圖像融合方法，其特征在于所述的I取值范圍是2彡I ( 4。
全文摘要
本發(fā)明提供了一種基于NSCT和稀疏表示的圖像融合方法，對稀疏度較差的低頻子帶系數(shù)學(xué)習(xí)字典，利用稀疏表示提取源圖像共有和特有系數(shù)，以達(dá)到提高低頻子帶稀疏度的目的，再按照特有系數(shù)的活動水平自適應(yīng)調(diào)整權(quán)重融合；對稀疏度較高的高頻方向子帶系數(shù)采用同一尺度下方向子帶絕對值和取最大的方法融合，以捕獲源圖像中的顯著特征，最終提高融合效果。
文檔編號G06T5/50GK102968781SQ20121052902
公開日2013年3月13日 申請日期2012年12月11日 優(yōu)先權(quán)日2012年12月11日
發(fā)明者彭進(jìn)業(yè), 王珺, 何貴青, 閻昆, 夏召強(qiáng), 馮曉毅, 蔣曉悅, 吳俊 , 李會方, 謝紅梅, 楊雨奇 申請人:西北工業(yè)大學(xué)