基于深度玻尔兹曼模型的红外与可见光图像融合-论文.pdf

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1、物理学报ActaPhys．Sin．Vo1．63，No．18(2014)184202基于深度玻尔兹曼模型的红外与可见光图像融合冰冯鑫十李川胡开群(重庆工商大学机械工程学院，制造装备机构设计与控制重庆市重点实验室，重庆400067)(2014年2月19日收到；2014年5月1日收到修改稿)为了克服红外与可见光图像融合时噪声干扰及易产生伪影导致目标轮廓不鲜明、对比度低的缺点，提出一种基于深度模型分割的图像融合方法．首先，采用深度玻尔兹曼机学习红外与可见光的目标和背景轮廓先验，构建轮廓的深度分割模型，通过SplitBregman迭代算法获取最优能量分割后的红外与可见光图像轮廓

2、；然后再使用非下采样轮廓波变换对源图像进行分解，并针对所分割的背景轮廓采用结构相似度的规则进行系数组合；最后进行非下采样轮廓波反变换重构出融合图像．数值试验证明，该算法可以有效获取目标和背景轮廓均清晰的融合图像，融合结果不但具有较高的对比度，还能抑制噪声影响，具有有效性．关键词：深度模型，深度玻尔兹曼机，非下采样轮廓波变换，图像融合PACS：42．30．Va，42．30．WbDOI：10．7498／aps．63．184202些因素严重影响红外与可见光融合的精度．目前，1引言国内对红外与可见光图像融合研究主要使用基于各种小波基的融合方法．郑红等【]提出一种基于图像融合是

3、利用各种成像传感器所具有的不剪切波变换的红外光与可见光图像融合方法，在同成像方式提供互补信息、增加图像的信息量来获主观视觉效果与客观量化指标性能上有一定的提得更加可靠和准确的图像信息以供观察和进一步高；王琚等【6】提出一种基于非下采样轮廓波(non-处理，它在地理信息系统、机器视觉以及生物医学subsampledcontourlettransform，NSCT)与稀疏工程等相关领域有广泛应用．可见光与红外线成表示的红外与可见光图像融合方法，针对不同稀疏像机理不同，前者主要依靠物体的光谱反射达到成度的系数制定不同的融合规则，取得了比较好的像目的，而后者则根据物体的热辐射

4、来成像．因此，效果；甘甜等[7】提出一种基于分块离散余弦变换通常可见光具有丰富的背景信息，能较好地描述场fdiscretecosinetransformation，DCT)编码小波的景中的环境信息，而红外光能够给出较好的目标特图像融合方法．Kong和Lei[]基于NSCT变换和色性．红外与可见光的融合就是利用这两种图像所具有的互补信息，将可见光的背景信息与红外光的目度一饱和度一强度(intensity-hue—saturation，IHS)变标特征进行有机结合，提高人或者机器的目标识别换提出一种改进的红外与可见光融合方法．沈瑜能力和环境释义能力[1-4】．等【9]基于

5、一种比较新的Tetrolet变换来进行红外但是，红外与可见光图像具有不同的边缘特与可见光图像的融合，通过优化算法对各种规则融性．首先，可见光边缘要比红外光边缘陡得多，并合后的稀疏系数进行恢复以获取融合图像，有效减且对应同一景物来说它们的边缘存在一定程度的少了融合数据量．但是这些方法在目标和背景的边缺失和偏移现象；其次，红外光图像中低频成分缘保留上效果并不好，并且很可能出现伪影．较多，其相邻像素之间的相关度也相对较低，这本文提出一种基于深度模型分割的红外与可国家自然科学基金(批准号：51375517)、重庆高校创新团队项目(批准号：KJTD201313)、重庆工商大学校

6、内青年博士基金f批准号1352007)和重庆市教委自然科学基金(批准号：KJ1400628)资助的课题十通讯作者．E—mail：149495263@qq．com@2014中国物理学会ChinesePhysicalSocietyttp：／／wulixb．iphy．ac．c佗184202．1II物理学报ActaPhys．Sin．Vo1．63，No．18(2014)184202见光融合算法，其流程如图1所示．采用先验学习特征(局部目标或者整体目标)以及底层的特征(边的方法自适应获得目标和背景的清晰轮廓，能够在缘或角点等)．底层特征具有不变性，而高层特征具克服噪声干扰的同时有

7、效保留目标与背景的边缘有全局描述性，并能够在噪声或者形变等外扰情况清晰度，并分别对目标轮廓和背景轮廓采用相应的下很好地对目标轮廓进行理解．本文中采用三层深融合规则进行融合，实验结果证明了本文算法的有度玻尔兹曼机来进行先验学习．其模型与普通BM效性．模型如图2所示．红外图像ll可见图像h3匝学习h2h1SplitBregman迭代l——]_『}割L区域映射分割后目标及背景(a)【b)图2普通BM与深度BM模型(a)普通BM模型；(b)本文使用3层DBM模型背景区域假如用一个二维二值的可见单元向量来塞Pl塞NSCT变换表示一个任意形状，h与h是底层与高层