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基本的融合步骤描述如下:
(1) 配准待融合的源图像, 保证相关像素对齐。
(2) 将待融合图像各自完成小波分解, 如果进行层分解, 将会得到个高频子带和1个低频子带。
(3) 据不同融合规则完成高频和低频的系数融合, 低频采用平均法融合, 高频采用绝对值取大完成融合。
(4) 对步骤 (3) 得到的融合图像进行小波逆变换, 得到最终融合结果图像。
2 图像块清晰度的度量
2.1 主成分分析
主成分分析属于一种线性分析方法之一, 其被成功应用于人脸图像识别领域。它的主题思想是寻找最小均方意义下的逼近原始数据的最佳投影[。而对于数据的变异性和主成分分析中特征值的关系给出了证明。
根据多聚焦图像的特征, 模糊区域类似于对该区域清晰图像实施了低通平滑滤波, 消除了图像中的部分高频信息, 所以模糊区域的高频局部变异较小, 而清晰区域高频部分变异较大。因此, 多聚焦图像相应像素块内高频信息变异大小可以作为清晰与否的判断依据, 即特征值越大, 图像越清晰。
2.2 图像块按清晰度分类
本文结合分块的思想依据, 将源图像进行区域的划分, 对每一区域块使用PCA分析法, 把特征值作为每一区域块的清晰与否的判定依据。
3 图像融合方法
小波方法需要将整幅图像进行小波变换。考虑到多聚焦图像只有部分模糊的情况下, 这种变换就存在一定的冗余操作, 对于对应区域图像块都是清晰的情况, 此种变换就显得多余了, 而且会增加源图像和重构图像之间的偏差。因此考虑图像融合分成如下两部分来完成:
clc; clear all;close all;
% Give number of input images
n=input(‘Number of images for fusion=’);
for i=1:1:n;
[imagefile1 , pathname]= uigetfile(‘.jpg;.bmp;’,‘Open file Eye image’);
name=[pathname,imagefile1];
if imagefile1 ~= 0
a{i} = double(imread([name]));
[row,col,dim]=size(a{i});
if (dim>2)
a{i} = double(rgb2gray(imread([name])));
va{i}=cov(a{i},a{i});
end
end;
[ca{i},ch{i},cv{i},cd{i}] = dwt2(a{i},‘db3’);
vadwt{i}=cov(ca{i},ca{i});
vhdwt{i}=cov(ch{i},ch{i});
vvdwt{i}=cov(cv{i},cv{i});
vddwt{i}=cov(cd{i},cd{i});
avdwt{i}=(vadwt{i}+vhdwt{i}+vvdwt{i}+vddwt{i})/n;
end
% Evaluation of principal components for the relevant coefficients
[fca m1]=fuse_pcaany(ca,n);
[fch m2]=fuse_pcaany(ch,n);
[fcv m3]=fuse_pcaany(cv,n);
[fcd m4]=fuse_pcaany(cd,n);
% principal component averaging
for i=1:1:n;
pc(i)=(m1(i,1)+m2(i,1)+m3(i,1)+m4(i,1))/4;
end
[z3 s3]=size(a{1});
out=zeros(z3,s3);
% Fusion based on average of principal components
for i=1:1:n
dwtpcav = pc(i)*a{i};
out=out+dwtpcav;
end
figure,
for i=1:1:n
subplot(1,n+1,i)
imshow(a{i},[]);
title([‘原图’,num2str(i)])
end
1 matlab版本
2014a
2 参考文献
[1]向昌成,杨兴江,李清茂.PCA和小波在多聚焦图像融合中的应用研究[J].阿坝师范高等专科学校学报. 2011,28(02)
3 备注
简介此部分摘自互联网，仅供参考，若侵权，联系删除
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