基于nsct与双通道pn的多聚焦图像融合探究

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1、基于NSCT与双通道PN的多聚焦图像融合探究　1　引言　　多聚焦图像融合将聚焦目标不同的源图像进行融合处理，提取各源图像中清晰区域最终合成同一场景中不同目标都清晰的图像，进而更全面、真实地反映场景信息，利于人眼观察做出对图像的准确分析和理解.根据多聚焦图像的特点，V.Aslantas和R.Kurban采用分块的多聚焦图像融合方法，提出利用标准差分演化算法实现融合.由于基于分块的多聚焦图像融合算法对图像进行固定分块会引起块效应，而基于频域的变换方法可以解决这一问题，因此多尺度分解变换(MSD)广泛应用于图像相融合.其中，Cunha　A　L提出的非下采样Contourlet变换(Nons

2、ubsampled　Contourlet　Transform，NSCT)具有多尺度、多方向及平移不变性，能够有效地提取图像特征，更适用于图像融合[2].随着压缩感知理论领域的兴起，将图像的稀疏表示用于图像融合，但是稀疏系数的求解过程中需要经过字典练，增大运算量耗时长.Eckhorn根据猫的视觉原理提出的脉冲耦合神经X络(Pulse　Cupled　Neural　Netpled　Pyramid，NSP)滤波器组和非下采样方向滤波器组(Nonsubsampled　Directional　Filter　Bank，NSDFB)构成.NSP先将源图像分解为一个低频子带和一个高频子带，再对低频子带

3、进行NSP分解，反复操作实现图像的多分辨率分解，为3级NSP分解.经过k层NSP分解将会得到与源图像尺寸大小相同的k+1个子带图像;NSDFB对k个高频子带图像进行l级多方向分解，得到2l个不同方向子带图像，具有更强的方向选择性，如图2所示为四通道方向滤波器组示意图.因此NSCT具有多尺度，多方向及平移不变性，充分捕捉图像的纹理、边缘等细节信息，而且不同子带图像尺寸大小相同，利于制定相应的融合规则.2.2　双通道脉冲耦合神经X络(Dual-Channel　PN)　脉冲耦合神经X络(PN)是一种新型反馈X络，PN由三个部分组成：接受域(receptivefield)、调制域(modul

4、ation　field)和脉冲产生器(pulse　generator).PN由若干个神经元相互连接构成反馈，各神经元之间存在着能量传播，以相似性集群产生同步脉冲发放.一个二维PN中MN神经元对应于二维输入图像的MN像素.当一个或几个神经元点火引发周围神经元迅速点火，通过计算神经X络中每个像素的点火次数，寻找图像中各像素间的联系进行归类，确定某一类像素的信息特征.但是PN在进行图像融合时，对图像中的偏暗区域不敏感，处理效果欠佳，而且需要设置大量的参数，为使操作简便并且保持其耦合特性，采用双通道P　　3　本文融合方法　　NSCT具有多尺度性，方向各异性及平移不变性;双通道PN的信号形式和

5、工作原理符合视觉神经系统的生理学特点，处理图像中偏亮或偏暗区域效果较好，更适用于图像处理.本文将NSCT与双通道PN相结合，对严格配准的多聚焦图像进行融合.将图像A、B通过NSCT变换进行分解各自得到一个低频子带，记作CLA、CLB，和一系列高频子带图像，记作Cl，kA，Cl，kB，其中，l=1，2，，L;k=1，2，，2n，L为分解的最大层数，2n为各层分解的方向数目.低频子带采用基于SML的视觉特性对比度的方法进行融合，高频子带则通过双通道PN进行融合.最后进行逆NSCT变换得到融合图像。　　3.1　低频系数融合规则　　NSCT变换将多聚焦图像分解成高频子带和低频子带.低频子带代

6、表图像的轮廓，大部分的能量和少数的源图像的细节信息都存在于低频子带，因此低频子带系数融合规则的选取对最终融合图像的视觉效果影响相当重要.图像清晰度是描述图像边界的明确程度，源图像中每个图像的清晰度与其邻域密切相关，反映局部邻域的特征信息，而多聚焦图像中清晰目标与模糊目标的清晰度差异大，能够反映相应区域的信息特征.改进的拉普拉斯能量和(SML)作为清晰度评价指标能够较好的应用于多N。聚焦图像融合，其改进拉普拉斯能量(ML)。　　3.2　高频系数融合规则　　高频子带系数的融合规则采用双通道PN.选用擅长描述图像梯度特征的改进空间频率　(MSF)来激励双通道PN克服吉布斯现象.相比于SF，

7、MSF不仅包含水平、垂直方向的频率，还增加了对角方向的频率，更全面地反映图像细节信息.将每个子带的MSF输入到DCPN，链接强度β具有调节神经元耦合关系强弱的作用，以往方法都是进行实验得出固定值，而且假设所有神经元连接系数都相同，使得PN不能够根据图像自身的特点自动地调节链接强度的值.对于双通道PN，使每个神经元都有各自的连接系数βMij，并且每一个连接系数可以根据输入激励的不同而自适应地调整.这也在一定程度上体现了实际生物视觉皮层不同