基于区域特性的contourlet域多聚焦图像融合算法

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1、第41卷第4期西安交通大学学报Vol.41l42007年4月JOURNALOFXIcANJIAOTONGUNIVERSITYApr.2007基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法杨镠,郭宝龙,倪伟(西安电子科技大学智能控制与图像工程研究所,710071,西安)摘要:利用Contourlet变换的多尺度、局部化、方向性和各向异性等优点,提出了一种基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法.该算法将源图像分解至Contourlet变换域,在不同尺度、不同方向的子带中结合区域特性进行图像融合,低频和高频子带中分别采用区域方差和区域能量作为融合规则,最后通过反变换得到

2、融合图像.实验结果表明,所提出的算法能够更好地提取原始图像特征,融合后的图像具有更好的主观视觉效果,与经典的梯度金字塔算法和小波变换算法相比,新算法的均方误差最大值仅为前二者的3418%和4216%.关键词:图像融合;Contourlet变换;多聚焦;区域能量中图分类号:TP941文献标识码:A文章编号:0253O987X(2007)04O0448O05MultifocusImageFusionAlgorithmBasedonRegionStatisticsinContourletDomainYangLiu,GuoBaolong,NiWei(InstituteofIntelligentC

3、ontrolandImageEngineering,XidianUniversity,Xican710071,China)Abstract:Utilizingthecontourlet.sadvantagesofmultiscale,localization,directionalityandan-isotropy,amultifocusimagefusionalgorithmbasedonregionstatisticsincontourletdomainisde-veloped.Sourceimagesarefirstlydecomposedtothedomainoftheconto

4、urlettransform,theim-agefusionisthenimplementedinsubbandswithdifferentscaleanddirectioncombiningwithre-gionstatistics.Regionalvarianceandlocalenergyareadoptedasfusionrulesinlowpassandhigh-passsubbands,respectively.Finallythefusedimageisobtainedthroughinversetransform.Ex-perimentalresultsshowthatt

5、heproposedmethodcandetectimagefeaturesmoreeffectivelyandthefusedimagehasbettersubjectivevisualeffect.Comparedtotraditionalgradientpyramidalgo-rithmandwaveletbasedalgorithm,themaximumofmeansquareerroroftheproposedalgorithmisonly3418%and4216%oftheformers,respectively.Keywords:imagefusion;contourlet

6、transform;multifocus;localenergy[2]在使用光学设备进行成像时,由于镜头景深有式分解法、主分量分析(PrincipalComponentA-[3][4]限,很难将场景内的所有目标全部清晰成像,而多聚nalysis,PCA)算法以及Brovey变换融合算法焦图像融合技术能够将聚焦点不同的多个图像(多等.近20年发展起来的小波分析兼具多分辨和时频聚焦图像)中的清晰部分处理、综合成新图像,使得局部化特性,也已经成为图像融合的重要技术手[5O6]场景里的背景目标均匀清晰.段.但是,上述方法在对源图像进行系数选取时,[1]经典的图像融合算法包括加权平均算法、塔大都孤

7、立处理各个像素,没有考虑像素间的联系.本收稿日期:2006O07O17.作者简介:杨镠(1981~),女,博士生;郭宝龙(联系人),男,教授,博士生导师.基金项目:国家自然科学基金资助项目(60572152);陕西省自然科学基金资助项目(2005F26).第4期杨镠,等:基于区域特性的Contourlet域多聚焦图像融合算法449文将真正意义上的二维信号分析工具Contourlet引入图像融合,根据多聚焦图像的成像特点,提出了基于区

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