基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法技术

本发明专利技术公开的基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法，属于图像信息融合技术领域。本发明专利技术利用高斯核函数对图像实现高斯模糊；对高斯模糊图像进行分解，构建八度高斯金字塔；对得到的八度高斯金字塔图像两两之间进行差分，同时得到多组基础层和细节层图像，构建八度差分高斯金字塔；对八度差分高斯金字塔中的基础层图像采用视觉显著性策略实现融合，以保留源图像的背景和对比度信息；对八度差分高斯金字塔中的细节层图像采用梯度最大值策略实现融合，增强融合图像中纹理细节信息；将融合后的基础层和细节层进行八度差分高斯金字塔重构，得到低频信息和高频信息更为丰富的融合图像。本发明专利技术能够为后续的目标识别，目标探测等提供有力支撑。

【技术实现步骤摘要】
基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法
本专利技术涉及一种基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法，尤其涉及多聚焦图像在八度金字塔框架中实现融合的方法，属于图像信息融合

技术介绍
随着经济的发展，科技的日新月异，各种不同传感器的使用范围逐渐增大。不同传感器的成像激励，使用功能，工作范围，运行环境等要求不尽相同，用以完成不同的工作。多源图像融合能获取多方面的信息，增加系统运行的平稳度和容错性、可信度，因此，它被广泛应用于许多领域，如遥感，模式识别，医学成像和军事。其中，多聚焦图像融合在图像融合领域占据重要地位。多聚焦图像指的是光学成像系统焦距确定后，只有成像在景深区间内的空间点能够清晰成像。实际应用中对某个场景的物体成像是，由于被照场景中各物体与成像镜头的物距各有差异，导致所成的像不是全部清晰的。为了获取清晰的全场景图像，需要对场景中不同的物体分别聚焦，获取每个物体的图像。将不同焦距所成的像融合，即可得到全场景清晰图像。针对多聚焦图像融合，学者已经提出了众多的研究方法。主要包含了基于高斯金字塔和小波变换的多尺度分解方法；基于稀疏原本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法，其特征在于：包括如下步骤，/n步骤一：利用高斯核函数对图像实现高斯模糊，得到高斯模糊后的图像；/n步骤二：对步骤一中高斯模糊图像进行分解，构建八度高斯金字塔；/n步骤三：对步骤二中得到的八度高斯金字塔图像两两之间进行差分，同时得到多组基础层和细节层图像，构建八度差分高斯金字塔；/n步骤四：对步骤三得到的基础层图像采用视觉显著性策略实现融合，以保留源图像的背景和对比度信息；/n步骤五：对步骤三得到的细节层图像采用梯度最大值策略实现融合，增强融合图像中纹理细节信息；/n步骤六：将步骤四和步骤五中得到融合后的基础层和细节层进行八度差分高斯金字塔重构，得到低...

【技术特征摘要】
20200110 CN 20201002437381.基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法，其特征在于：包括如下步骤，
步骤一：利用高斯核函数对图像实现高斯模糊，得到高斯模糊后的图像；
步骤二：对步骤一中高斯模糊图像进行分解，构建八度高斯金字塔；
步骤三：对步骤二中得到的八度高斯金字塔图像两两之间进行差分，同时得到多组基础层和细节层图像，构建八度差分高斯金字塔；
步骤四：对步骤三得到的基础层图像采用视觉显著性策略实现融合，以保留源图像的背景和对比度信息；
步骤五：对步骤三得到的细节层图像采用梯度最大值策略实现融合，增强融合图像中纹理细节信息；
步骤六：将步骤四和步骤五中得到融合后的基础层和细节层进行八度差分高斯金字塔重构，得到低频信息和高频信息更为丰富的融合图像。


2.如权利要求1所述的基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法，其特征在于：还包括步骤七，利用步骤六得到的低频信息和高频信息更为丰富的融合图像，为后续的目标识别、目标探测提供有力支撑，为实际应用提供支持。


3.如权利要求1或2所述的基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法，其特征在于：步骤一实现方法为，
传统高斯公式为：
L(x,y,σ0)＝G(x,y,σ0)*I(x,y)(1)
其中



G(x,y,σ0)指的是高斯核函数，σ0是高斯模糊系数，(x,y)为图像L中的像素坐标，*指的是卷积操作，L(x,y,σ0)是高斯模糊之后的图像。


4.如权利要求3所述的基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法，其特征在于：步骤二实现方法为，
八度金字塔是对步骤一中的高斯模糊图像进行循环高斯处理，将图像在八度空间和间隔空间中分解得到；在八度高斯金字塔中，八度空间的数量为：
O＝log2(min(M,N))-2(3)
其中，O是八度空间的数量，(M,N)是图像的大小；每个八度空间中第一张图像的模糊系数为：
σo＝2o-1·σ0，o∈[1,O](4)
o指的是第o个八度空间，·是乘法运算；σ0是初始高斯模糊系数，σo是第o个八度空间中首个高斯模糊系数；间隔空间中图像是对八度空间的图像进行循环高斯模糊得到的，每个循环模糊的高斯系数用如下公式(5)确定：
σs＝ks-1·σo,k＝21/Sands∈[1,S](5)
σs是第s个间隔空间中的高斯模糊系数，k为修正常数，S为间隔空间的总数量；
对公式(4)和公式(5)分析，八度高斯金字塔中的第(o,s)个图像的模糊系数为：
σo,s＝2o-1·ks-1·σ0(6)
因此，图像的八度高斯金子塔由公式(7)得到：
Lo,s＝Go,s*Io,1(7)
其中，



公式(8)中Io,1是每个八度空间中第一张图像，I(x,y)是待求的源图像，down指的是下采样操作，Io-1,S指的是第(o-1)的八度空间中的第S间隔空间图像，Go,s是第(o,s)个图像对应的高斯核函数。


5.如权利要求4所述的基于八度金字塔框架的多聚焦图像融合方法，其特征在于：步骤三实现方法为，
八度差分高斯金子塔是在八度高斯金字塔的基础上，对图像进行差分，实现图像的高频和低频信息的分离，同时得到多组基础层和细节层等信息，有效的保留源图像的信息；对公式(7)得到的八度高斯金字塔图像进行差分，得到八度差分高斯金字塔的计算公式(9...

【专利技术属性】
技术研发人员：郝群，曹杰，闫雷，胡仁伟，李国梁，苏云征，
申请(专利权)人：北京理工大学，
类型：发明
国别省市：北京;11