[发明专利]基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法

权利要求书

1.基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，其特征在于，包括以下步骤：

S1：将多源遥感图像进行非下采样剪切波变换分解，获得高频分量图像；

S2：通过联合双边滤波模型对多源遥感图像进行双尺度分解为能量层多源遥感图像和结构层多源遥感图像；

S3：将能量层多源遥感图像进行融合，形成能量层融合图像；

S4：将高频分量图像进行融合，形成高频分量融合图像；

S5：将能量层融合图像作为低频分量与高频分量融合图像进行非下采样剪切波逆变换得到最终的融合图像；

S6：通过客观评价指标评价基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法的性能。

2.根据权利要求1所述的基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，其特征在于，在步骤S1中，在将多源遥感图像进行非下采样剪切波变换分解时，使用最大规则获得高频分量图像。

3.根据权利要求1所述的基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，其特征在于，在步骤S3中，在将能量层多源遥感图进行融合时使用Abs-Max准则，并且将能量层多源遥感图像的像素绝对值作为像素的活跃度。

4.根据权利要求1所述的基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，其特征在于，在步骤S2中，在通过联合双边滤波模型对多源遥感图像进行双尺度分解之前，对多源遥感图像进行平滑处理和高斯滤波处理，平滑处理的计算公式如下：

R_σ＝G_σ*I

其中I是输入的多源遥感图像，G_σ(x，y)代表方差为σ²的高斯滤波器，R_σ则为标准差为σ的平滑处理输出结果，σ²表示尺度；使用加权平均高斯滤波器来获取能量层多源遥感图像，计算公式如公式如下：

其中I和G分别表示输入图像和滤波后输出的能量层多源遥感图像，z_j表示归一化，G(j)表示输入图像的第j个像素滤波后输出的全局模糊图，N(j)表示第j个像素的局部区域，i表示在其局部区域内的一个像素，表示平滑参数。

5.根据权利要求4所述的基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，其特征在于，在对多源遥感图像进行平滑处理时，通过联合双边滤波来阻止平滑处理过程中对多源遥感图像的结构破坏，联合双边滤波的计算公式如下：

其中s_p表示多源遥感图像I在像素p处的滤波后的输出值，I表示多源遥感图像，表示引入的导向图，p和q都是像素索引，q是以p为中心的多源遥感图像窗口Ω内的像素，G_s表示空间域的核函数，G_r表示像素范围域的权重分布函数，表示归一化的项，其计算公式如下：

通过上述公式得到联合双边滤波后的结果计算公式：

其中J(j)表示输入图像的第j个像素经联合双边滤波后的结果图像，和均为平滑参数，g_d和g_r分别表示空间距离函数和强度范围函数，计算g_d和g_r的权重，计算公式如下：

6.根据权利要求3所述的基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，其特征在于，Abs-Max准则的计算公式如下：

其中FF表示能量层的融合图像，AE和BE分别表示两幅多源遥感图像的能量层，map则表示融合系数，(x，y)表示像素中位置。

7.根据权利要求2所述的基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，其特征在于，使用最大规则获得高频分量的计算公式如下：

其中FH表示高频分量的融合图像，AH和BH分别表示两幅多源遥感图像的非下采样剪切波变换得到的高频分量，i则表示分解层，(x，y)表示像素中位置。

8.根据权利要求1所述的基于联合双边滤波和非下采样剪切波的图像融合算法，其特征在于，在步骤S6中，所述客观指标评价包括信息熵、标准差、空间频率、特征互信息和基于梯度的度量。