一种基于NSST与聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法技术

本发明专利技术公开一种基于NSST和聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法，首先对待融合的多聚焦图像分别利用NSST及相应的融合规则，得到初始融合图像；将待融合的源图像分别与初始融合图像进行比较，对于源图像中与初始融合图像相似性较大的像素点，我们认为它是来自源图像中的严格聚焦区域的，根据这一理论我们可以确定源图像中的聚焦区域；最后，在已经确定的聚焦区域上利用改进的脉冲耦合神经网络获得最终的融合图像。本发明专利技术可以充分的提取各源图像中的有用信息并注入到融合图像中，有效地克服了基于变换域的融合算法不能选取出所有位于聚焦区域内的系数的缺陷，并且获得的融合图像在视觉效果及客观指标上均优于经典的多尺度融合算法。

【技术实现步骤摘要】
一种基于NSST与聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法
本专利技术涉及一种基于非下米样Shearlet变换(Nonsubsampled ShearletTransform, NSST)与聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法，是信息融合领域中的一项多聚焦图像信息融合方法，在机器视觉、医疗卫生以及军事领域中都有重要的应用。
技术介绍
多聚焦图像融合是一种从多幅聚焦位置不同的源图像出发，通过一定的融合算法得到一幅新的融合图像的图像处理技术，它是图像融合中的一个重要分支，在机器视觉、医疗卫生以及军事领域中都有重要的应用。通常，多聚焦图像融合方法大致可分为两类:一类是基于空间域的方法，另一类是基于变换域的方法。 基于空间域的方法中，最简单、原始的融合方法是“均值法”，即取源图像对应像素的平均值，然而这种方法会降低融合图像的对比度。与“均值法”相比，基于分块或分割区域的方法可以提高融合图像的质量，这种方法根据判断分块和分割的区域是否清晰来进行图像融合。聚焦区域检测法也是一种基于空间域的重要方法，它通过鉴别每幅源图像中的聚焦区域，然后直接将这些区域直接“复制”到融合图像中。然而，本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种基于NSST与聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：对已配准的待融合图像A、B分别进行NSST分解，对得到的低频子带系数和高频子带系数分别应用不同的融合规则，从而得到一幅初始融合图像；步骤2：通过均方根误差方法测定源图像与初始融合图像之间的相似性来识别出初始聚焦区域，均方根误差计算公式分别为：RMSEA(i,j)=(Σm=-MMΣn=-NN(IF(i+m,j+n)-IA(i+m,j+n))2(2M+1)×(2N+1))1/2]]>RMSEB(i,j)=(Σm=-MMΣn=-NN(IF(i+m,j+n)-...

【技术特征摘要】
1.一种基于NSST与聚焦区域检测的多聚焦图像融合方法，其特征在于包括下述步骤:步骤1:对已配准的待融合图像A、B分别进行NSST分解，对得到的低频子带系数和高频子带系数分别应用不同的融合规则，从而得到一幅初始融合图像； 步骤2:通过均方根误差方法测定源图像与初始融合图像之间的相似性来识别出初始聚焦区域，均方根误差计算公式分别为:其中，IA(i，j)，IB(i，j)和IF(i，j)分别表示图像A、B和初始融合图像F在点(i，j)处的像素值； 通过比较RMSEa和RMSEb的大小，可以经由下式得到一个二值化图像，二值图像中，z(i，j) = I表示在图像A中，点(i，j)处的像素位于聚焦区域，否则，图像B中在该点处的像素属于聚焦...

【专利技术属性】
技术研发人员：莫建文，邹宁，袁华，陈利霞，张彤，首照宇，欧阳宁，赵晖，林乐平，张顺岚，
申请(专利权)人：桂林电子科技大学，
类型：发明
国别省市：广西;45