一种基于Gabor特征的异源图像融合方法技术

本发明专利技术提供了一种基于Gabor特征的异源图像融合方法，将待融合图像分解为基础层和细节层，计算基础层和细节层的加权映射系数，使用待融合图像对基础层和细节层的加权映射系数进行加权最小二乘滤波，得到基础层和细节层的融合系数，分别使用基础层和细节层的融合系数对基础层和细节层进行融合，将融合的基础层和细节层进行组合得到融合结果。本发明专利技术采用Gabor滤波来构建待融合图像的细节层，Gabor滤波器的频率和方向与人类视觉系统类似，特别适合于纹理表示；由于采用像素局部显著性与加权最小二乘滤波构建融合系数，计算复杂度低，便于实时实现。

【技术实现步骤摘要】
一种基于Gabor特征的异源图像融合方法
本专利技术涉及图像处理和计算机视觉
，尤其是一种异源图像融合方法。
技术介绍
图像传感器是战争中获取目标信息的重要资源，但是单一的传感器在许多应用中并不能完全提供全面的环境和目标视觉信息。图像融合技术的发展使得多种传感器协同工作成为可能。利用不同探测器在时空上的相关性及信息上的互补性，取长补短，发挥各自优势，弥补各自不足，提供具有更高的可信度、较少的不确定性以及更好的可理解性的目标和图像信息，从而反映出对事物更客观更丰富更本质的认识，达到改善图像视觉效果，强化图像有用信息，实现对该场景中景物更全面、清晰的描述。依据信息融合理论，按照融合过程在异源图像融合系统中所处位置的不同，图像融合可分为像素级、特征级和决策级这三个由低到高的层次。像素级图像融合(也叫像元级融合)，即直接对图像中的像素点进行信息综合处理，优点是准确性高，缺点是冗余度高、实时性差；特征级图像融合，优点是实现了信息压缩、便于实时处理；决策级图像融合，对源图像的特征信息进行分类、识别等处理，优点是处理的数据量少，对传感器的依赖性和要求低，缺点是损失的信息量大。
技术实现思路
为了本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种基于Gabor特征的异源图像融合方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：将待融合图像分解为基础层和细节层；使用待融合图像I本身作为图像基础层IBaseLayer，第n个待融合图像In的基础层表示为：

【技术特征摘要】
1.一种基于Gabor特征的异源图像融合方法，其特征在于包括下述步骤：步骤1：将待融合图像分解为基础层和细节层；使用待融合图像I本身作为图像基础层IBaseLayer，第n个待融合图像In的基础层表示为：使用六个方向的Gabor滤波器对待融合图像I进行滤波，将六个方向的滤波结果累加，构建图像细节层IDetailLayer；其中Gabor滤波器的设计过程如下：取m＝[0,1,2,3,4,5]代表Gabor滤波器的六个方向，第m个方向Gabor滤波器Hm的设计公式为：其中，x，y代表滤波器的尺度，取值范围为x＝[-j,-(j-1),...-1,0,1,2，...,j]，y＝[-j,-(j-1),...-1,0,1,2，...,j]，其中，i为虚数单位，Kreal＝real(K),Kimag＝imag(K),NK＝Kreal2+Kimag2，使用Hm对第n个待融合图像In滤波，结果记为将6个方向的滤波结果累加构建图像的细节层，则第n个待融合图像In的细节层表示为：步骤2：计算基础层和细节层的加权映射系数；使用基础层的绝对值来表征基础层像素的显著度图，第n个待融合图像基础层的显著度图表示为：比较基础层显著度图得到第n个待融合图像基础层的加权映射系数的计算公式为：其中，N为待融合图像的数目；使用细节层的绝对值表征细节层像素的显著度图,第n个待融合图像细节层的显著度图表示为：比较细节层的显著度图，得到第n个待融合图像细节层的加权映射系数的计算公...

【专利技术属性】
技术研发人员：万锦锦，仇振安，李国强，张春景，姚静娴，
申请(专利权)人：中国航空工业集团公司洛阳电光设备研究所，
类型：发明
国别省市：河南,41