[发明专利]一种基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法

权利要求书

1.一种基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，包括有如下步骤：

步骤S1，将待融合的两幅图像分别进行Shearlet正变换，得到不同尺度、不同方向的Shearlet系数；

步骤S2，将不同尺度、不同方向的Shearlet系数分解为多个子块；

步骤S3，利用局部方差算法对低尺度Shearlet系数进行融合处理；

步骤S4，利用局部能量最大算法对高尺度Shearlet系数进行融合处理；

步骤S5，对融合处理后的Shearlet系数进行Shearlet反变换，得到融合后的图像。

2.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，对低尺度Shearlet系数进行融合处理后，得到图像低频信息中的边缘和纹理特征。

3.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，所述步骤S4中，对高尺度Shearlet系数进行融合处理后，得到图像高频信息中包含轮廓的细节特征。

4.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，所述步骤S2中，将不同尺度、不同方向的Shearlet系数分解为多个大小为N×N的子块Y，对于任意子块Y，其均值μ和方差σ²如下：

式中，X表示源图像A、源图像B，Y_X(i,j)表示来自图像X中第Y块的(i,j)个像素点。

5.如权利要求4所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，所述步骤S3中，从源图像A、源图像B中选择低尺度Shearlet系数进行融合处理：

式中，(k,l)表示分解后的图像中第k行第l列的子块。

6.如权利要求5所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，所述步骤S4中，对于高尺度Shearlet系数，每个子块局部能量E定义为：

7.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，所述步骤S4之后包括：对融合处理后的Shearlet系数进行一致性校验。

8.如权利要求7所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，利用3×3均值滤波器对融合处理后的Shearlet系数进行一致性校验。

9.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，所述步骤S1中，待融合的图像为多聚焦图像或者多传感器图像。

10.如权利要求1所述的基于块分解的多尺度Shearlet域图像融合处理方法，其特征在于，该方法通过安装于计算机系统的图像处理软件实现。