[发明专利]基于区域和人眼对比敏感特性的异源图像融合方法

权利要求书

1.基于区域和人眼对比敏感特性的异源图像融合方法，其特征是用于异源图像的融合得到融合图像F，包括以下步骤：

1）对待融合的源图像A和B分别进行非下采样Contourlet变换，即NSCT分解：将源图像分解到Contourlet变换域，得到源图像A和B的各级子带系数，包括低频子带系数和高频子带系数：和分别为源图像A、B的低频子带系数，和为相应的尺度l、方向d的高频子带系数；

2）制定融合规则，得到融合图像系数：使用人眼视觉对比度函数LCSF对低频子带系数制定融合规则，使用人眼视觉绝对对比度灵敏度函数ACSF对第一级高频子带系数进行活性测度，采用感觉亮度对比度函数FBCF和局部平均梯度敏感性函数LGSF分别确定高频子带系数的融合规则，综合得到融合图像F的各级子带系数

用LCSF作为活性测度，对低频子带系数使用加权平均的融合规则：

CF{1,1,}(x,y)=ω1×CA{1,1}(x,y)+(1-ω1)×CB{1,1}(x,y)---(1)]]>

其中，分别为红外图像与可见光图像低频子带系数的人眼视觉对比度函数值；

用ACSF作为活性测度，对第一级高频子带系数使用如下的融合规则：

CF{1,2}(x,y)=CA{1,2}(x,y)ifACSFA{1,2}≥ACSFB{1,2}CB{1,2}(x,y)ifACSFA{1,2}<ACSFB{1,2}---(2)]]>

和分别为两幅源图像的判决因子；

采用感觉亮度对比度函数FBCF作为第二级高频子带系数融合的判决因子：

FBCF=klgC*{l,d}(x,y)+K01DΣ0D(klgC*{l,d}(x,y)+K0)---(3)]]>

C*{l,d}(x,y)=Σm=-a-12a-12Σn=-a-12a-12ω(m,n)C{l,d}(x+m,y+n)---(4)]]>

式中，0≤x≤M,0≤y≤N，(x,y)为子带系数矩阵中系数的坐标，M、N为子带系数矩阵的大小，ω(m,n)为a×a的生成核，a为奇数，k和K₀为韦伯·费赫涅尔定律中的常数，C^{l，d}(x,y)为图像经NSCT分解后在尺度l、方向d上的高频子带系数，D是尺度l上的方向d的总数；

用FBCF作为活性测度，FBCF系数越大表示该尺度该方向下的感觉亮度相比于背景亮度的对比度越大，对第二级高频子带系数采取如下融合规则：

CF{1,3}{1,d}(x,y)=CA{1,3}{1,d}(x,y)ifFBCFA{1,3}{1,d}(x,y)≥FBCFB{1,3}{1,d}(x,y)CB{1,3}{1,d}(x,y)ifFBCFA{1,3}{1,d}(x,y)<FBCFB{1,3}{1,d}(x,y),d=1,2,3,4---(5)]]>

采用局部平均梯度敏感性函数LGSF作为第三级高频子带系数的判决因子：

LGSF=1b2Σx-b-12x+b-12Σy-b-12y+b-12(∂C{l,d}(x,y)∂x)2+(∂C{l,d}(x,y)∂y)2---(6)]]>

式中，计算的是以(x,y)位置处系数为中心的b×b局部区域的LGSF，b为局部区域的行和列的值，C^{l，d}(x,y)为图像经NSCT分解后在尺度l、方向d上的高频子带系数，求解边缘子带系数的LGSF时在系数矩阵行或列的外侧补上相同的行或列；

用LGSF作为活性测度，LGSF系数越大，表示局部平均梯度越大，细节特征越明显，对第三级高频子带系数采取如下融合规则：

CF{1,4}{1,d}(x,y)=CA{1,4}{1,d}(x,y)LGSFA{1,4}{1,d}(x,y)<LGSFB{1,4}{1,d}(x,y)CB{1,4}{1,d}(x,y)LGSFA{1,4}{1,d}(x,y)<LGSFB{1,4}{1,d}(x,y),d=1,2,...,8---(7);]]>

3）重构图像：对步骤2）得到的融合图像F的各级子带系数进行非下采样Contourlet逆变换，重构得到融合后的图像。