[发明专利]基于冗余字典稀疏表示和评价指标的图像融合方法

权利要求书

1.一种基于冗余字典稀疏表示和评价指标的图像融合方法，包括如下步骤：

(1)输入待融合图像A和B，对待融合图像A和B用滑窗间隔为m的滑动窗口自上到下，自左到右的进行分块，分成l块大小为n×n的局部图像块 其中：i表示第i个分块，i＝{1，2，...，l}，n根据带融合图像大小选定，m取值为能被n整除的正整数；

(2)分别对图像块 用冗余脊波字典T进行稀疏度为k的稀疏表示，得到稀疏表示后的两组原子 和 及其对应的系数向量 

(3)计算系数向量 对应的一范数 

其中l为图像块的数量；

(4)分别将系数向量 从大到小排序，并根据 和 的大小选择融合后的原子z_ij，j＝{1，2，...，k}；

(5)计算融合后的图像块：f_ij＝T*z_ij，j＝{1，2，...，k}，对融合后的图像块，计算其信息熵或者空间频率，选取信息熵或者空间频率最大的图像块，其中，T为冗余脊波字典，z_ij为融合后的原子；

(6)根据得到的信息熵或者空间频率最大的图像块，对每个像素点进行累加，再除以累加的次数，得到该像素点的融合结果值，最后得到最终的融合结果图像。

2.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(4)所述的根据 和 的大小选择融合后的原子z_ij，j＝{1，2，...，k}，按如下步骤进行：

(4a)若 则融合后的原子选取 前w_i个原子和 的前(k-w_i)个原子， 当选取得到的原子中有相同的原子时，保留系数绝对值大的原子，删除系数绝对值小的原子，然后再从 剩下的原子中选择系数绝对值最大的原子加入到融合后的原子中，再检查融合后的原子，如果其中还有相同的原子，继续删除系数绝对值小的原子，直到选取的原子中没有相同的原子；

(4b)若 则融合后的原子选取 前w_i个原子和 的前(k-w_i)个原子，当选取得到的原子中有相同的原子时，保留系数绝对值大的原子，删除系数绝对值小的原子，然后再从 剩下的原子中选择其中系数绝对值最大的原子加入到融合后的原子中，再检查融合后的原子，如果其中还有相同的原子，继续删除系数绝对值小的原子，直到选取的原子中没有相同的原子；

其中，w_i＝{1，2，3，...，k}。

3.根据权利要求1所述的方法，其中步骤(5)所述的对融合后的图像块，计算其信息熵或者空间频率，按如下步骤进行：

(5a)将融合后的图像块f_ij变换成大小为n×n的像素矩阵；

(5b)利用得到的像素矩阵，利用如下公式计算融合后图像块的信息熵：

其中，t表示灰度值，S_t表示灰度值为t的像素个数，S表示整个图像块的像素个数，L为图像块中像素灰度的最大值；

(5c)利用得到的像素矩阵，利用如下公式计算融合后图像块的空间频率：

其中，SF为图像块的空间频率，RF为图像块的行频率，CF为图像块的列频率，M×N为图像大小，U(i，j)为图像在行坐标为i，列坐标为j点处的像素值。