[发明专利]基于梯度加权的自适应SFIM图像融合算法

摘要

本发明提供了一种基于梯度加权的自适应SFIM图像融合算法，首先求解全色图像的梯度，然后使用梯度的统计信息确定自适应的滤波窗口大小；同时利用图像像素点的梯度值构建加权滤波器，进而使用该滤波器获得滤波图像；最后使用SFIM算法的融合方法融合图像。本发明比原始的SFIM算法中均值滤波器的设计更合理，整体质量较高，在空间分辨率提高和光谱信息保持两个方面达到更好的平衡，主观评价和客观分析结果能够达到一致，而且在光谱信息保持和空间信息提高方面都优于his_dwt算法，得到的融合图像可视性更好，图片更清晰。

主权项

1.一种基于梯度加权的自适应SFIM图像融合算法，其特征在于包括下述步骤：(1)对输入的全色图像P_high进行边缘像素的扩展，对扩展后的图像计算其梯度图，像素点(i，j)处对应的梯度值其中，像素点(i，j)在x方向的偏导数像素点(i，j)在y方向的偏导数f(i，j)为全色图像任意像素点(i，j)处的灰度值；(2)根据计算的梯度图确定滤波器窗口大小，具体步骤如下：①对G(i，j)中对应全色图像的像素部分进行处理，得到②根据coef确定基本参数进而根据基本参数d确定滤波器窗口的大小N＝2d+1；(3)以像素点(i,j)为中心，在大小为N*N的窗口内，定义滤波器权重矩阵其中任意位置的权重值s,t为整数且在[‑d，d]取值；(4)利用滤波器权重矩阵对全色图像进行梯度加权平滑滤波，计算像素点(i，j)的滤波输出值其中，P_high(i,j)表示全色图像中像素点(i，j)的像素值；将P_mean代入SFIM融合算法计算融合图像P_low表示任意波段的多光谱图像，P_mean表示对全色图像P_high滤波后的图像。