[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

摘要

本发明公开了一种基于冗余字典稀疏表示和评价指标的图像融合方法，主要解决传统融合方法中融合图像的信息损失较大、细节不够丰富的问题。其实现过程是：输入两幅待融合图像，把待融合图像分块；用冗余字典分别对图像块进行稀疏表示，得到图像块的原子；计算原子的一范数，并根据得到的一范数的值对原子进行选择，得到融合后的原子；对融合后的原子进行图像表示得到融合后的图像块；计算融合后图像块的信息熵或空间频率，用信息熵或空间频率最大的图像块组成最终的融合图像。本发明方法和传统的小波融合方法相比具有融合图像的信息损失更少，细节更丰富的优点，可用于图像处理、计算机视觉、遥感、医学图像处理及军事领域。

主权项

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。